在使用auto.arima
函数生成时间序列模型时,可以通过设置参数lambda
来控制模型的残差分布。将lambda
设置为非零值时,auto.arima
函数将使用Box-Cox变换来对数据进行转换,以使得残差的分布接近正态分布。
以下是一个示例代码,展示了如何使用auto.arima
函数生成非高斯残差的时间序列模型:
library(forecast)
# 读取时间序列数据
data <- read.csv("data.csv")
# 将数据转换为时间序列对象
ts_data <- ts(data$value, frequency = 12)
# 使用auto.arima函数生成时间序列模型
model <- auto.arima(ts_data, lambda = 0.5)
# 输出模型的参数
print(model)
在上述代码中,lambda
参数被设置为0.5,表示进行Box-Cox转换以使得残差分布接近正态分布。根据实际情况,可以根据数据的特征,调整lambda
的值。
请注意,auto.arima
函数还有其他参数可以调整,例如stepwise
和ic
参数,用于控制模型的选择和评估方法。根据实际情况,可以对这些参数进行适当的调整。