r语言做arima怎么求预测的误差

1. r语言做arima怎么求预测的误差

拟合序列我很喜欢forecast包的auto.arima()函数，输入序列，可以直接帮你定阶。
预测可以分静态预测（多步样本外预测），动态预测（一步步样本外预测），每隔一段时间重新估计模型的预测。

2. r语言中forecast.arima和predict的区别

举一个例子吧，比如月度的数据，就是周期为12，它有季节影响。
先对其1阶12步差分，通过看acf  pac f看是简单加法模型，还是乘法季节模型

如果是乘法模型那就要对季节部分模拟arima模型 
季节部分的arima是以周期位置的acf pacf 确定其模型参数 ar ma
seasonal=list(order=c(_,1,_)，period=_)周期是默认的
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教你一个简单的方法：
下载 forecast包，auto.arima( )  直接拟合，就会给出系统认为的arima模型的各个参数。
然后 forecast（ h=预测期数）行了。
这是对外行人来说的，
但是如果你真的想学好的话，还需要对模型进行着各种检验，特别是残差。

3. 主成分回归模型可以预测与时间序列的ARIMA预测模型也是用来预测的，他们有什么区别么？？

主成份分析是为了提前众多指标中有典型代表性的几个主要成分，其中主成分的一种计算得分方法是用回归方法

ARIMA模型的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。这个模型一旦被识别后就可以从时间序列的过去值及现在值来预测未来值。现代统计方法、计量经济模型在某种程度上已经能够帮助企业对未来进行预测。

ARIMA模型建立在历史数据的基础上，故搜集的历史数据越多，模型越准确。

每月储蓄数据.可以看作是随着时间的推移而形成的一个随机时间序列，通过对该时间序列上储蓄值的随机性、平稳性以及季节性等因素的分析，将这些单月储蓄值之间所具有的相关性或依存关系用数学模型描述出来，从而达到利用过去及现在的储蓄值信息来预测未来储蓄情况的目的。

4. eviews做arima预测，如何分清测试集和实验集？

不会做可以让人帮你做
我经常帮别人做这类的数据分析的

5. 如何利用arima模型进行预测

一般自相关图若为q阶截尾则滑动系数为q.若偏自相关图为p阶截尾则自回归系数为p.当然这样判断存在一定主观性，还需结合AIC BIC值来判断

6. 怎样用最好的模型预测2009年和2010年的粮食产量

forecast菜单项可以进行进行预测。
但还需要调整一些设置。
预测分动态和静态预测，你在选项卡中看清楚了是选择的哪一项。
还有预测期应该包含在workfile中，比如你的样本期是1990：2005，
那么你在设置workfile时要把它设置为1990:2006，
这样才能有位置存放预测期的值。

7. 用java代码实现 时间序列数据趋势预测分析的arima模型 ，好写吗？ 代码量大概多少？ 提供有用参考的给分

arima用eviews软件去做
我替别人做这类的数据分析蛮多的