Làm thế nào tôi có thể tính bình phương R của hồi quy với các lỗi arima bằng R?

Nếu tôi có một đối tượng arima như a:

set.seed(100)
x1 <- cumsum(runif(100))
x2 <- c(rnorm(25, 20), rep(0, 75))
x3 <- x1 + x2

dummy = c(rep(1, 25), rep(0, 75))

a <- arima(x3, order=c(0, 1, 0), xreg=dummy)
print(a)

.

Series: x3 
ARIMA(0,1,0)                    

Call: arima(x = x3, order = c(0, 1, 0), xreg = dummy) 

Coefficients:
        dummy
      17.7665
s.e.   1.1434

sigma^2 estimated as 1.307:  log likelihood = -153.74
AIC = 311.48   AICc = 311.6   BIC = 316.67

Làm thế nào để tính R bình phương của hồi quy này?

$R^2$

cor(fitted(a),x3)^2

Các fitted()chức năng sẽ chỉ làm việc nếu bạn đã tải các forecastgói, nhưng có vẻ như bạn đã làm điều đó đánh giá từ đầu ra trong câu hỏi của bạn.

Trong trường hợp của bạn, bạn không có lỗi ARMA, nhưng bạn có sự khác biệt. Vì vậy, nó tương đương với mô hình tuyến tính

b <- lm(diff(x3) ~ diff(dummy) - 1)
summary(b)

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
diff(dummy)   17.766      1.149   15.46   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Residual standard error: 1.149 on 98 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.7092,     Adjusted R-squared: 0.7062 
F-statistic:   239 on 1 and 98 DF,  p-value: < 2.2e-16 

$R^2$

$R^2$$R^2$