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डायग्नॉस्टिक्स - वैश्विक तापमान

अब आप वैश्विक तापमान का अपना विश्लेषण पूरा कर सकते हैं। याद कीजिए कि आपने पहले globtemp डेटा पर दो मॉडल फिट किए थे: ARIMA(1,1,1) और ARIMA(0,1,2)। अंतिम विश्लेषण में, रेजिडुअल डायग्नॉस्टिक्स जाँचिए और मॉडल चयन के लिए AIC और BIC का उपयोग कीजिए।

डेटा का प्लॉट आपके लिए कर दिया गया है।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में ARIMA मॉडल्स

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • globtemp पर ARIMA(0,1,2) मॉडल फिट करें और डायग्नॉस्टिक्स जाँचें। आउटपुट आपको मॉडल के बारे में क्या बताता है?
  • globtemp पर ARIMA(1,1,1) मॉडल फिट करें और डायग्नॉस्टिक्स जाँचें।
  • कौन-सा मॉडल बेहतर है? खाली स्थानों को अपने उत्तर से बदलें (जैसे ARIMA(0,1,2) या ARIMA(1,1,1))।

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Fit ARIMA(0,1,2) to globtemp and check diagnostics  
 

# Fit ARIMA(1,1,1) to globtemp and check diagnostics


# Which is the better model?
"ARIMA(___,___,___)"
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