Buongiorno a tutti,
spero di esprimere il problema nel modo corretto dato che è la prima volta che mi interfaccio con un simile problema. Vorrei ottenere un output dal seguente modello
p5<-gamm(WDS~te(day,hour,k=c(40,24),bs=c(“tp”,”cc”))+WUS,correlation = corARMA(p=3,q=5), data=subset.data.frame(Scottish_data_no_Luichart,site==”achilty”),method = “REML”)
dove WUS e WDS sono un subset di 4502 dati di temperatura di acqua upsteram e downstream (diga), day e hour giorno e ora del dato. Questo è il modello che presumo sia giusto data una serie di prove precedenti che continuano però a mostrare ampia acf e pacf tra i dati. Con auto.arima() la struttura che mi viene consigliata è ARIMA(3,1,5).
Primo problema: non come come inserire una differenziazione di ordine 1 nel modello (posso farlo prima?)
Secondo: dopo qualche analisi ho visto che un modello ARMA(3,5) è sufficiente (seppur presumo che la serie non sia stabilizzata); qui il problema ho provato a lanciare il modello e il computer è da 2 giorni che gira senza aver ancora dato un output.
– posso semplificare o veloccizzare il calcolo in qualche modo?
– il mio computer (Acer aspire7, RAM 16 GB DDR4 memory) ce la può fare?
Grazie dei consigli.
Matteo