Nicht-saisonales Differenzieren für Stationarität
Differenzieren ist eine Methode, um eine Zeitreihe stationär zu machen; das bedeutet, dass systematische Muster wie Trend und Saisonalität aus den Daten entfernt werden. White Noise gilt als Spezialfall einer stationären Zeitreihe.
Bei nicht-saisonalen Daten verwendest du Lag-1-Differenzen, um Veränderungen zwischen Beobachtungen zu modellieren, anstatt die Beobachtungen direkt. Das hast du bereits mit der Funktion diff() gemacht.
In dieser Übung verwendest du die vorab geladenen wmurders-Daten. Sie enthalten die jährliche Mordrate an Frauen in den USA von 1950 bis 2004.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Prognosen mit R
Anleitung zur Übung
- Zeichne die
wmurders-Daten und beobachte, wie sie sich im Zeitverlauf verändert haben. - Zeichne nun die jährlichen Veränderungen der Mordrate mithilfe der oben genannten Funktion und stelle fest, dass diese deutlich stabiler sind.
- Zeichne abschließend die ACF der Veränderungen der Mordrate mit einer Funktion, die du im ersten Kapitel gelernt hast.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Plot the US female murder rate
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# Plot the differenced murder rate
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# Plot the ACF of the differenced murder rate
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