सिम्युलेटेड ARIMA
वास्तविक टाइम सीरीज़ डेटा का विश्लेषण करने से पहले, आपको थोड़े अधिक जटिल मॉडल पर हाथ आज़माना चाहिए।
यहाँ, हमने ARIMA(2,1,0) मॉडल से 250 ऑब्ज़र्वेशन जनरेट किए हैं, जिसमें ड्रिफ्ट के साथ $$Y_t = 1 + 1.5 Y_{t-1} - .75 Y_{t-2} + W_t\,$$ दिया गया है, जहाँ $Y_t = \nabla X_t = X_{t} - X_{t-1}$।
आप डेटा पर मॉडल फिट करने के लिए स्थापित तकनीकों का उपयोग करेंगे।
astsa पैकेज प्रीलोडेड है और जनरेट किया गया डेटा x में है। सीरीज़ x और डी-ट्रेंड की गई सीरीज़ y <- diff(x) प्लॉट कर दी गई हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में ARIMA मॉडल्स
अभ्यास निर्देश
- डिफरेंस किए गए डेटा
diff(x)के लिएacf2()का उपयोग करके सैंपल ACF और PACF प्लॉट करें ताकि मॉडल तय कर सकें। - जनरेट किए गए डेटा पर
sarima()का उपयोग करके ARIMA(2,1,0) मॉडल फिट करें। t-तालिका और अन्य आउटपुट जानकारी की जाँच करें ताकि मॉडल फिट का आकलन किया जा सके।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Plot sample P/ACF of differenced data and determine model
# Estimate parameters and examine output