探索 auto.arima() 的选项
auto.arima() 需要估计许多不同的模型，并使用各种捷径来尽可能加快函数运行。这可能会导致返回的模型并不具有最小的 AICc 值。为了让 auto.arima() 更加"用功"地寻找更优模型，请添加可选参数 stepwise = FALSE，以便考察更大范围的模型集合。
本题中，您将尝试为预加载的 a10 数据寻找一个 ARIMA 模型。该数据包含 1991–2008 年澳大利亚按月统计的抗糖尿病药物补贴额，单位为数百万澳元。开始练习前，请先在控制台查看该数据。
本练习是课程的一部分
R 中的预测
练习说明
- 使用
auto.arima()的默认选项为a10寻找一个 ARIMA 模型，并将结果保存到fit1。 - 使用不进行逐步搜索的
auto.arima()（即设置stepwise = FALSE）为a10寻找一个 ARIMA 模型，并将结果保存到fit2。 - 在控制台中对
fit1和fit2分别运行summary()，据此判断哪个模型更优。把其 AICc 值（保留 2 位小数）赋给AICc。 - 最后，基于 AICc 更优的模型，绘制其 2 年期预测图。相应设置
h。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Find an ARIMA model for a10
fit1 <- ___
# Don't use a stepwise search
fit2 <- ___
# AICc of better model
AICc <- ___
# Compute 2-year forecasts from better model
___ %>% ___ %>% ___