वैश्विक तापमान का फोरकास्ट
अब आप वास्तविक डेटा पर फोरकास्टिंग आज़मा सकते हैं.
यहाँ, आप 2050 तक वार्षिक वैश्विक तापमान विचलन globtemp का फोरकास्ट करेंगे। याद करें कि पिछले अभ्यासों में, आपने डेटा पर ARIMA(0,1,2) मॉडल फिट किया था। आप मॉडल की पुष्टि के लिए इसे दोबारा फिट करेंगे, और फिर शृंखला का फोरकास्ट 35 साल आगे तक करेंगे.
astsa पैकेज प्रीलोडेड है और डेटा प्लॉट किए गए हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में ARIMA मॉडल्स
अभ्यास निर्देश
sarima()का उपयोग करके डेटा पर ARIMA(0,1,2) मॉडल फिट करें। आपकी पिछली विश्लेषण के आधार पर,globtempडेटा के लिए यही सबसे अच्छा मॉडल था। t-टेबल आउटपुट में पैरामीटर की महत्वता को दोबारा जाँचिए और रेजिडुअल्स में मॉडल मान्यताओं से किसी भी विचलन की जाँच कीजिए।- ARIMA(0,1,2) फिट का उपयोग करते हुए
sarima.for()से अपने वैश्विक तापमान डेटा का फोरकास्ट 2050 तक, यानी 35 साल आगे तक, कीजिए।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Fit an ARIMA(0,1,2) to globtemp and check the fit
# Forecast data 35 years into the future