Residual analysis - I

वीडियो में आपने देखा कि sarima() चलाने पर residual analysis का ग्राफिक शामिल होता है। विशेष रूप से, आउटपुट में ये दिखता है: (1) standardized residuals, (2) residuals का sample ACF, (3) normal Q-Q plot, और (4) Box-Ljung-Pierce Q-statistic के अनुरूप p-values.

हर रन में, नीचे दिए अनुसार चारों residual plots जाँचिए:

1. Standardized residuals को mean शून्य और variance एक के साथ white noise शृंखला जैसा व्यवहार करना चाहिए। इस व्यवहार से किसी भी विचलन के लिए residual plot जाँचिए।
2. Residuals का sample ACF भी white noise जैसा दिखना चाहिए। इस व्यवहार से किसी भी विचलन के लिए ACF जाँचिए।
3. ARMA मॉडल फिट करते समय normality एक आवश्यक मान्य धारणा है। Normality से विचलन और outliers पहचानने के लिए Q-Q plot जाँचिए।
4. Residuals की whiteness से विचलन की जाँच में सहायता के लिए Q-statistic plot का उपयोग कीजिए।

पिछले अभ्यास की तरह, dl_varve <- diff(log(varve)) है, जिसे varve के प्लॉट के नीचे प्लॉट किया गया है। astsa पैकेज पहले से लोड है।