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डायग्नोस्टिक्स - सिम्युलेटेड ओवरफिटिंग

विश्लेषण जाँचने का एक तरीका यह है कि मॉडल में एक अतिरिक्त पैरामीटर जोड़कर ओवरफिट करें और देखें कि क्या परिणामों में कोई फर्क पड़ता है। यदि पैरामीटर जोड़ने से परिणाम काफी बदल जाते हैं, तो आपको अपने मॉडल पर पुनर्विचार करना चाहिए। लेकिन अगर परिणाम बहुत नहीं बदलते, तो आप निश्चिंत हो सकते हैं कि आपका फिट सही है।

हमने ARIMA(0,1,1) मॉडल से MA पैरामीटर .9 के साथ 250 ऑब्ज़र्वेशन जनरेट किए हैं। पहले, आप स्थापित तकनीकों का उपयोग करके डेटा पर मॉडल फिट करेंगे।

फिर, आप मॉडल को ओवरफिट करके (एक पैरामीटर जोड़कर) जाँच सकते हैं कि क्या इससे कोई फर्क पड़ता है। इस केस में, आप एक अतिरिक्त MA पैरामीटर जोड़ेंगे ताकि दिखे कि इसकी ज़रूरत नहीं है।

हमेशा की तरह, astsa पैकेज प्रीलोडेड है और x में जनरेट किया गया डेटा आपके लिए प्लॉट किया गया है। डिफरेंस्ड डेटा diff(x) भी प्लॉट किए गए हैं। ध्यान दें कि यह स्टेशनरी लगता है।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में ARIMA मॉडल्स

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • acf2() का उपयोग करके डिफरेंस्ड डेटा का सैंपल ACF और PACF प्लॉट करें और नोट करें कि मॉडल को आसानी से पहचाना जा सकता है।
  • sarima() का उपयोग करके सिम्युलेटेड डेटा पर ARIMA(0,1,1) मॉडल फिट करें। MA पैरामीटर के अनुमान की तुलना वास्तविक मान .9 से करें, और रेज़िडुअल प्लॉट्स की जाँच करें।
  • एक अतिरिक्त MA पैरामीटर जोड़कर मॉडल को ओवरफिट करें। यानी, डेटा पर ARIMA(0,1,2) फिट करें और इसे ARIMA(0,1,1) रन से तुलना करें।

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Plot sample P/ACF pair of the differenced data


# Fit the first model, compare parameters, check diagnostics


# Fit the second model and compare fit
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