用sas拟合arima模型，模型参数检验后怎么剔除不显著的参数

Question

教科书中只给出了noint 选项去除常数，但是别的选项不知道是什么，想请各位给我全一点的回答🙏

Answer 1

来自GPT的回答：

在SAS中，拟合ARIMA模型后，可以使用不显著的参数进行剔除。以下是一些常用的方法和选项：

noint（或者noconstant）选项：该选项用于去除模型中的常数项。在拟合ARIMA模型时，如果发现常数项不显著，可以使用noint选项来剔除常数项。例如，可以在ARIMA语句中添加"noint"参数，如下所示：
sas
Copy code
proc arima data=mydata;
    model y = / noint;
run;
stepwise（逐步法）选项：stepwise选项可以用于逐步选择模型中的变量。在拟合ARIMA模型时，可以使用stepwise选项进行逐步回归分析，从最初的完全模型开始，根据一定的标准逐步剔除不显著的参数，直到达到一定的标准或条件。例如：
sas
Copy code
proc arima data=mydata;
    model y = x1 x2 x3 / stepwise;
run;
上述代码将执行逐步回归，根据给定的标准（如AIC、BIC等）剔除不显著的参数。

Wald检验：在拟合ARIMA模型后，可以进行Wald检验来评估参数的显著性。Wald检验基于参数的估计值和标准误差，计算参数的Z值，然后根据给定的显著性水平进行假设检验。如果某个参数的显著性水平超过了设定的阈值（通常是0.05或0.01），则可以将其剔除。
在SAS中，可以使用ARIMA语句的“parameter”选项来执行Wald检验，并获取参数的显著性水平。例如：

sas
Copy code
proc arima data=mydata;
    model y = x1 x2 x3 / parameter;
run;
上述代码将给出参数的估计值、标准误差和显著性水平。根据显著性水平判断参数是否显著，进而决定是否剔除不显著的参数。

请注意，以上方法和选项是常用的处理方式，但具体应用可能会因数据特点和需求而有所不同。建议在实际应用中根据具体情况选择适当的方法来剔除不显著的参数。