如何使用auto.ARIMA函数对使用R的时间序列数据具体检查ARIMA中AR或MA的RMSE值

如何检查

ARIMA（p，d，q）

中的

RMSE

单独是什么。如果我用

arima.sim

这样模拟时间序列数据

wn <- rnorm(10, mean = 0, sd = 1)
ar <- wn[1:2]
for (i in 3:10){
  ar<-arima.sim(n=10,model=list(ar=-0.7048,order=c(1,1,0)),start.innov=4.1,n.start=1,innov=wn)
}
ar <-ar[-1]

---

我想要一个像

rmse这样的函数，您只需要
acu[1,2]
但是如果您想要一个函数：

library(forecast)
set.seed(100)
wn <- rnorm(10, mean = 0, sd = 1)
ar <- wn[1:2]
for (i in 3:10){
  ar<-arima.sim(n=10,model=list(ar=-0.7048,order=c(1,1,0)),start.innov=4.1,n.start=1,innov=wn)
}
ar <-ar[-1]
ar

mis <- auto.arima(ar)
acu <- accuracy(mis)
acu
#                       ME      RMSE      MAE      MPE  MAPE      MASE      ACF1
# Training set -0.06866332 0.5832581 0.510061 -15.2432 52.34 0.2901498 0.5778458

acu[1, 2]
# [1] 0.5832581

rmse_mis_fun <- function(x) {
  a <- accuracy(x)
  a[1, 2]
}

rmse_mis_fun(mis)
# [1] 0.5832581

rmse <- function(x) {
  m <- auto.arima(x)
  acu <- accuracy(m)
  acu[1, 2]
}

rmse(ar)
# [1] 0.5832581

rmse <- function(x) {
  m <- auto.arima(x)
  acu <- accuracy(m)
  acu[1, 2]
}

rmse(ar)
# [1] 0.5832581