如何计算R中ARIMA模型的参数的p值？

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在R中进行时间序列研究时，我发现arima 仅提供系数值及其拟合模型的标准误差。但是，我也想获得系数的p值。

我没有找到任何可提供coef意义的功能。

所以我希望自己计算，但是我不知道系数的t或chisq分布的自由度。所以我的问题是如何在R中获得拟合的Arima模型系数的p值？

— 丽莎
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为什么要p值？AR模型系数的显着性检验不是特别有用，因为显着性不是选择模型阶数的好方法。请改用AIC。

— 罗布·海因曼

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通常，不止一个模型可以很好地拟合数据。因此，通常情况下，我可以进行多个诊断。因此，如果我已经使用过pacf / acf，AIC / BIC（也许也可以预测准确性）并且仍然无法在两个模型之间进行选择-系数系数的查找是否也有问题？

— hans0l0 2011年

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“ t值”是系数与标准误差的比率。自由度（ndf）将是观察次数减去模型中最大差异数减去估计系数的数目。“ F值”将是“ t值”的平方。为了精确计算概率，您将必须调用非中心卡方函数，并传入F值和自由度（1，ndf）或者只是简单地调用F函数查找。

— 爱尔兰统计局
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非常感谢！我是这样写的...但是令我惊讶的是几乎所有参数都不重要...但是在SAS中却说它们很重要...所以我怀疑编程语言是否有任何错误....

— 丽莎

我写的是：t = rep（0,5）std = rep（0,5）pvalue = rep（0,5）nobs = 369 npara = 5 for（i in 1：5）{std [i] = sqrt（适合

COEF [I] / STD [I] p值[I] = 1 - PT（T [1]，NOBS-npara） }

v a r . c o e f [i, i]) t [i] = f i t

$var.coef[i,i]) t[i] = fit$

— 丽莎

使用未描述的SAS程序的结果几乎不能构成统计正确性的证据。SAS不是一个Oracle。不幸的是，4月1日推出的SO-AskAnExpert弹出式窗口的推理策略如此循环如此。

— DWin

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由于arima使用最大似然进行估计，因此系数是渐近正态的。因此，将系数除以其标准误差即可得出z统计量，然后计算p值。这是R中的示例以及arima 帮助页面中的第一个示例：

> aa <- arima(lh, order = c(1,0,0))
> aa

Call:
arima(x = lh, order = c(1, 0, 0))

Coefficients:
         ar1  intercept
      0.5739     2.4133
s.e.  0.1161     0.1466

sigma^2 estimated as 0.1975:  log likelihood = -29.38,  aic = 64.76
> (1-pnorm(abs(aa$coef)/sqrt(diag(aa$var.coef))))*2
         ar1    intercept 
1.935776e-07 0.000000e+00

最后一行给出p值。

— mpiktas
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H_{0} : c o e f = 0.0

$H_0: coef=0.0$

H_{1} : c o e f \neq 0.0

$H_1: coef \neq 0.0$

您可以通过对数似然比来执行此操作，因为该模型是使用对数似然率估算的。

— mpiktas，2016年

λ

$\lambda$

- 2 λ

$-2\lambda$

χ^{2}

$\chi^2$

n

$n$

\infty

$\infty$

n

$n$

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您也可以使用coeftestfrom lmtest包：

> aa <- arima(lh, order = c(1,0,0))

> coeftest(aa)

z test of coefficients:

          Estimate Std. Error z value  Pr(>|z|)    
ar1        0.57393    0.11614  4.9417 7.743e-07 ***
intercept  2.41329    0.14661 16.4602 < 2.2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

— 罗伯特
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