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Exercice

Différenciation saisonnière pour la stationnarité

Avec des données saisonnières, on prend souvent les différences entre des observations d'une même saison d'années consécutives, plutôt qu'entre des périodes consécutives. Par exemple, avec des données trimestrielles, on prendrait la différence entre le T1 d'une année et le T1 de l'année précédente. Cela s'appelle la différenciation saisonnière.

Parfois, vous devrez appliquer à la fois des différences saisonnières et des différences à retards de 1 (lag-1) à la même série, c'est‑à‑dire calculer les différences des différences.

Dans cet exercice, vous allez utiliser simultanément la différenciation et des transformations pour rendre une série chronologique plus stationnaire. L'ensemble de données utilisé est h02, qui contient 17 ans de ventes mensuelles de corticostéroïdes en Australie. Il a été chargé dans votre espace de travail.

Instructions

100 XP
  • Tracez les données pour observer la tendance et la saisonnalité.
  • Calculez log() sur les données h02, puis appliquez une différenciation saisonnière en utilisant une valeur lag appropriée dans diff(). Assignez le résultat à difflogh02.
  • Tracez les données transformées (log) et différenciées obtenues.
  • Comme difflogh02 semble encore non stationnaire, prenez une autre différence à retard 1 en appliquant diff() sur lui‑même et enregistrez le résultat dans ddifflogh02. Tracez la série obtenue.
  • Tracez la FAC (ACF) de la série finale ddifflogh02 à l'aide de la fonction appropriée.