用sas拟合arima模型，模型参数检验后怎么剔除不显著的参数

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🙏

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。

在使用SAS拟合ARIMA模型并进行参数检验后，剔除不显著的参数是指根据参数的显著性水平，将不具有统计显著性的参数从模型中排除。

通常，在ARIMA模型中，参数的显著性检验是通过计算参数的置信区间来进行。一般情况下，参数的置信区间是基于假设检验理论进行计算的。如果一个参数的置信区间包含了零，则说明该参数在给定置信水平下不显著，即不能拒绝该参数等于零的假设。

要剔除不显著的参数，可以根据其检验的显著性水平设定一个阈值，例如0.05的显著性水平。如果某个参数的p值大于阈值，则可以将它剔除出模型。

在SAS中，可以使用PROC ARIMA进行ARIMA模型的估计和检验。在进行参数检验后，可以查看估计的参数的p值，如果某个参数的p值大于设定的显著性水平阈值，可以将其视为不显著并从模型中剔除。

剔除不显著的参数可以简化模型，提高模型的解释力和预测能力。然而，需要谨慎对待，并考虑领域知识和理论基础，以确保剔除的参数不是由于简单的随机性或模型中其他参数的存在而导致的。只有在充分理解模型的背景和问题的情况下，才能正确地进行参数的剔除。

检查p-value：对于每个模型参数，可以查看其估计值的p-value。一般来说，如果p-value大于预设的显著性水平（例如0.05），则认为该参数不显著。您可以将p-value与显著性水平进行比较，并剔除那些不显著的参数。

逐步回归法：逐步回归法是一种逐步剔除或加入参数的方法，以改善模型拟合效果。它可以帮助您在保持模型简洁性的同时选择显著的参数。逐步回归法通常基于信息准则（如AIC、BIC）或假设检验（如逐步F检验）来确定是否剔除或加入参数。

统计指标：除了p-value，您可以考虑使用其他统计指标来评估模型的拟合效果。例如，您可以比较模型的AIC、BIC、残差标准差等指标，并选择那些在拟合效果上有所改善且具有显著性的参数。

领域知识：考虑领域知识和理论背景也是选择性剔除参数的重要依据。某些参数可能在理论上不具备实际意义，或者与您的研究问题和数据特征不相关。在这种情况下，即使它们在统计上显著，也可以考虑将其剔除。

请注意，剔除参数可能会影响模型的解释性和预测能力。因此，在进行参数剔除之前，建议综合考虑多个因素，包括统计指标、领域知识和模型的预测性能。

对于具体的SAS代码和模型结果，如果您能提供更多细节，我可以给出更具体的建议。

1、使用SAS的PROC ARIMA命令，可以拟合ARIMA模型并生成拟合结果。查看拟合结果中的系数估计和p值，以确定哪些参数是显著的。
2、根据系数估计和p值的结果，可以剔除不显著的参数，例如：使用"subset"选项来选择显著的参数，然后重新拟合模型

参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/92027373