Depois de ter erros ARMA, não é mais uma regressão linear simples. Então você teria que definir o que você quer dizer com . Talvez a correlação quadrada de ajustado a reais? Nesse caso:R2
cor(fitted(a),x3)^2
A fitted()
função funcionará apenas se você carregou o forecast
pacote, mas parece que você já fez isso a julgar pela saída da sua pergunta.
No seu caso, você não possui erros ARMA, mas possui diferenciação. Portanto, é equivalente ao modelo linear
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
Obviamente, esse é um valor muito diferente de que apenas usar as correlações como acima, porque agora está sendo computado nas diferenças.R2
Você precisará definir o que você quer dizer com e para o qual deseja usá-lo. Depois que você se afasta da regressão usual configurada com erros de interceptação e iid, deixa de ser definido de maneira única e não é particularmente útil.R 2R2R2