Fitování čistě sezónního modelu

Stejně jako jiné modely lze i sezónní modely v R fitovat pomocí příkazu sarima() z balíčku astsa.

Aby sis lépe osvojil/a fungování čistě sezónních modelů, je nejlepší pracovat se simulovanými daty. Vygenerovali jsme 250 pozorování z čistě sezónního modelu daného rovnicí $$X_t = .9 X_{t-12} + W_t + .5 W_{t-12}\,,$$ který bychom označili jako SARMA(P = 1, Q = 1)_{S = 12}. Tři roky dat a teoretické ACF a PACF modelu jsou pro tebe již vykresleny.

Porovnáš výběrové hodnoty ACF a PACF z vygenerovaných dat se zobrazenými skutečnými hodnotami.

Balíček astsa je předinstalovaný a vygenerovaná data jsou uložena v proměnné x.

Toto cvičení je součástí kurzu

Modely ARIMA v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Pomocí acf2() vykresli výběrové ACF a PACF vygenerovaných dat do lagu 60 a porovnej je se skutečnými hodnotami. Pro výpočet do lagu 60 nastav argument max.lag na hodnotu 60.
Fituj model na vygenerovaná data pomocí sarima(). Kromě argumentů p, d a q zadej v příkazu sarima() také argumenty P, D, Q a S (nezapomeň, že R rozlišuje velikost písmen).

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Plot sample P/ACF to lag 60 and compare to the true values
acf2(___, max.lag = ___)

# Fit the seasonal model to x
sarima(x, p = 0, d = 0, q = 0, P = ___, D = 0, Q = ___, S = ___)

Upravit a spustit kód