डेटा विश्लेषण - बेरोज़गारी I
वीडियो में, हमने मासिक AirPassengers डेटासेट के लॉग पर एक सीज़नल ARIMA मॉडल फिट किया था। अब आप astsa पैकेज के मासिक US बेरोज़गारी डेटा unemp पर एक सीज़नल ARIMA मॉडल फिट करना शुरू करेंगे.
सबसे पहले डेटा का प्लॉट बनाइए, ट्रेंड और सीज़नल पर्सिस्टेंस पर ध्यान दीजिए। फिर डी-ट्रेंड किया हुआ डेटा देखिए और सीज़नल पर्सिस्टेंस हटाइए। उसके बाद, पूरी तरह डिफरेंस किया हुआ डेटा स्टेशनरी दिखना चाहिए.
astsa पैकेज आपके लिए पहले से लोड है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में ARIMA मॉडल्स
अभ्यास निर्देश
astsaसे मासिक US बेरोज़गारी (unemp) टाइम सीरीज़ का प्लॉट बनाइए। ट्रेंड और सीज़नैलिटी नोट करें.- डेटा को डी-ट्रेंड करके प्लॉट कीजिए। इसे
d_unempके रूप में सेव करें। सीज़नल पर्सिस्टेंस पर ध्यान दें. - डी-ट्रेंड की गई सीरीज़ का सीज़नल डिफरेंस निकालकर इसे
dd_unempके रूप में सेव करें। इस नए डेटा का प्लॉट बनाइए और नोट करें कि अब यह स्टेशनरी दिखता है.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Plot unemp
# Difference your data and plot it
d_unemp <-
# Seasonally difference d_unemp and plot it
dd_unemp <- diff(___, lag = 12)