ARIMA – plug and play

Jak jsi viděl/a ve videu, časová řada se nazývá ARIMA($p,d,q$), pokud je diferencovaná řada (řádu $d$) modelem ARMA($p,q$).

Abys lépe pochopil/a, jak model funguje, analyzuješ simulovaná data z integrovaného modelu $$ Y_t = .9 Y_{t-1} + W_t\, $$ kde $Y_t = \nabla X_t = X_t - X_{t-1}$. V tomto případě jde o model ARIMA(1,1,0), protože diferencovaná data tvoří autoregresní model prvního řádu.

Simulovaná časová řada je uložena v x a v R byla vygenerována takto:
x <- arima.sim(model = list(order = c(1, 1, 0), ar = .9), n = 200).

Vykreslíš vygenerovaná data a výběrové ACF a PACF, abyste viděl/a, jak se integrovaná data chovají. Poté data diferencuješ, aby byla stacionární. Vykreslíš diferencovaná data a příslušné výběrové ACF a PACF, aby ses přesvědčil/a, jaký vliv diferencování má.

Balíček astsa je opět předem načtený. Data z modelu ARIMA(1,1,0) s AR parametrem .9 jsou uložena v objektu x.

Toto cvičení je součástí kurzu

Modely ARIMA v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Vykresli vygenerovaná data.
Pomocí acf2() z balíčku astsa vykresli výběrový pár P/ACF pro vygenerovaná data.
Vykresli diferencovaná data.
Dalším voláním acf2() zobraz výběrový pár P/ACF pro diferencovaná data. Všimni si, jak naznačují model AR(1) pro diferencovaná data.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Plot x


# Plot the P/ACF pair of x


# Plot the differenced data


# Plot the P/ACF pair of the differenced data

Upravit a spustit kód