1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Modely ARIMA v R
Connected

Exercise

Předpověď simulovaných dat pomocí ARIMA

Teď, když umíš s ARIMA modely pracovat jako profesionál, je čas využít tyto dovednosti k předpovídání. Začneme se simulovanými daty.

Vygenerovali jsme 120 pozorování z modelu ARIMA(1,1,0) s AR parametrem 0,9. Celá data jsou v proměnné y, prvních 100 pozorování pak v proměnné x — ta jsou pro tebe už vykreslena. Tvým úkolem je nafitovat model ARIMA(1,1,0) na data v x, ověřit, že model dobře sedí, a pak pomocí sarima.for() z balíčku astsa předpovědět data 20 časových kroků dopředu. Nakonec porovnáš předpovědi se skutečnými hodnotami v y.

Základní syntaxe pro předpověď je sarima.for(data, n.ahead, p, d, q), kde n.ahead je kladné celé číslo udávající horizont předpovědi. Předpovězené hodnoty a jejich směrodatné chyby se vypíšou, data se zobrazí černě a předpovědi červeně spolu se dvěma hranicemi střední kvadratické chyby předpovědi vyznačenými modrou přerušovanou čárou.

Balíček astsa je předem načten a data (x) i diferencovaná data (diff(x)) jsou vykreslena.

Instructions

100 XP
  • Vykresli výběrové ACF a PACF diferencovaných dat a urči vhodný model.
  • Pomocí sarima() nafituj na data model ARIMA(1,1,0). Prohlédni si výstup příkazu sarima() a zhodnoť kvalitu fitu a diagnostiku modelu.
  • Pomocí sarima.for() předpověz data 20 časových kroků dopředu a porovnej výsledky se skutečnými hodnotami.