如何在R中提取arima模型的R平方及调整R平方值

R基础包的arima()函数输出结果默认不包含R平方、调整R平方统计量，可通过手动计算获得与EViews逻辑一致的结果，步骤如下：

1. 提取模型相关数据

# 提取原始被解释变量序列
y <- nonafed2$GrowthRate
# 提取模型残差
res <- residuals(fed2arma)
# 计算模型拟合值
y_hat <- y - res

2. 计算R平方
   计算逻辑与EViews对平稳序列ARMA模型的R平方计算规则完全一致：

# 残差平方和
ss_res <- sum(res^2)
# 总平方和
ss_tot <- sum((y - mean(y))^2)
r_squared <- 1 - ss_res / ss_tot

3. 计算调整R平方
   自动适配你使用的ARMA模型参数数量，无需手动计数：

# 样本量
n <- length(y)
# 模型估计的参数总个数
k <- length(fed2arma$coef)
adj_r_squared <- 1 - (ss_res/(n - k)) / (ss_tot/(n - 1))

计算得到的r_squared和adj_r_squared会和EViews输出结果高度匹配，二者的微小差异来自两个软件ARMA估计时的初始值设置、迭代精度差异，与你观测到的系数、标准误的微小差异来源一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nferret