एक शुद्ध सीज़नल मॉडल फिट करें
अन्य मॉडलों की तरह, आप R में astsa पैकेज के sarima() कमांड से सीज़नल मॉडल फिट कर सकते हैं.
शुद्ध सीज़नल मॉडलों का काम समझने के लिए सिम्युलेटेड डेटा देखना बेहतर है। हमने एक शुद्ध सीज़नल मॉडल से 250 ऑब्ज़र्वेशन जनरेट किए हैं: $$X_t = .9 X_{t-12} + W_t + .5 W_{t-12}\,,$$ जिसे हम SARMA(P = 1, Q = 1)S = 12 लिखेंगे। आपके लिए तीन साल के डेटा के साथ मॉडल का ACF और PACF प्लॉट किया गया है.
आप जनरेट किए गए डेटा के सैंपल ACF और PACF मानों की तुलना दिखाए गए सही मानों से करेंगे.
astsa पैकेज पहले से लोड है और जनरेट किया गया डेटा x में उपलब्ध है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में ARIMA मॉडल्स
अभ्यास निर्देश
- जनरेट किए गए डेटा का सैंपल ACF और PACF lag 60 तक प्लॉट करने और वास्तविक मानों से तुलना करने के लिए
acf2()का उपयोग करें। lag 60 तक आँकने के लिएmax.lagआर्ग्युमेंट को60सेट करें. - जनरेट किए गए डेटा पर
sarima()से मॉडल फिट करें। अपनेsarima()कमांड मेंp,d, औरqके साथ-साथP,D,Q, औरSभी निर्दिष्ट करें (ध्यान दें कि R केस सेंसिटिव है).
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Plot sample P/ACF to lag 60 and compare to the true values
acf2(___, max.lag = ___)
# Fit the seasonal model to x
sarima(x, p = 0, d = 0, q = 0, P = ___, D = 0, Q = ___, S = ___)