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MA(1) मॉडल फिट करना

इस अभ्यास में, हमने MA(1) मॉडल से डेटा जनरेट किया है, $$X_t = W_t - .8 W_{t-1} ,$$ x <- arima.sim(model = list(order = c(0, 0, 1), ma = -.8), n = 100)। सिम्युलेटेड डेटा और सैंपल ACF तथा PACF को देखें और पहले अभ्यास में दी गई टेबल के आधार पर ऑर्डर निर्धारित करें। फिर मॉडल फिट करें।

याद रखें कि शुद्ध MA(q) मॉडलों के लिए, सैद्धांतिक ACF lag q पर कट ऑफ हो जाती है, जबकि PACF धीरे-धीरे घटती हुई टेल ऑफ करती है।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में ARIMA मॉडल्स

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • पैकेज astsa पहले से लोड है। 100 MA(1) ऑब्ज़र्वेशंस x के रूप में प्रीलोडेड हैं।
  • जनरेट किए गए डेटा x को प्लॉट करने के लिए plot() का उपयोग करें।
  • astsa पैकेज के acf2() से सैंपल ACF और PACF की जोड़ी को प्लॉट करें।
  • astsa के sarima() से पहले जनरेट किए गए डेटा पर MA(1) फिट करें। t-टेबल देखें और अनुमानित मानों की तुलना वास्तविक मानों से करें।

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# astsa is preloaded

# Plot x


# Plot the sample P/ACF of x


# Fit an MA(1) to the data and examine the t-table
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