Odhadni jednoduchý model klouzavého průměru

Teď, když máš za sebou simulaci MA modelů a výpočet ACF, je čas nafitovat jednoduchý model klouzavého průměru (MA) na reálná data pomocí příkazu arima(). Pro danou časovou řadu x lze MA model nafitovat pomocí arima(..., order = c(0, 0, 1)). Pro připomenutí: MA model je ARIMA(0, 0, 1) model.

V tomto cvičení si procvičíš práci s předem načtenou časovou řadou (x, zobrazenou v grafu vpravo) i s datasetem Nile, který jsi používal/a v předchozích kapitolách.

Toto cvičení je součástí kurzu

Analýza časových řad v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Pomocí arima() nafituj MA model na řadu x.
Jaké jsou odhady sklonu (ma1), střední hodnoty (intercept) a rozptylu inovací (sigma^2) z výstupu arima()? Vlož tyto hodnoty do svého pracovního prostředí.
Podobným voláním arima() nafituj MA model na data Nile. Výsledek ulož jako MA a zobraz ho pomocí print().
Nakonec pomocí předpřipravených příkazů vykresli data Nile spolu s nafitovanými hodnotami MA modelu.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Fit the MA model to x
arima(___, order = ___)

# Paste the slope (ma1) estimate below


# Paste the slope mean (intercept) estimate below


# Paste the innovation variance (sigma^2) estimate below


# Fit the MA model to Nile
MA <- arima(___, order = ___)
print(MA)

# Plot Nile and MA_fit 
ts.plot(Nile)
MA_fit <- Nile - resid(MA)
points(MA_fit, type = "l", col = 2, lty = 2)

Upravit a spustit kód