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डेटा विश्लेषण - बेरोज़गारी II

अब आप मासिक US बेरोज़गारी unemp टाइम सीरीज़ पर SARIMA मॉडल फिट करना जारी रखेंगे। इसके लिए आप पूरी तरह डिफरेंस की गई सीरीज़ के सैंपल ACF और PACF को देखेंगे।

ध्यान दें कि सैंपल P/ACF प्लॉट में lag अक्ष वर्षों के रूप में है। इसलिए, lags 1, 2, 3, … क्रमशः 1 वर्ष (12 महीने), 2 वर्ष (24 महीने), 3 वर्ष (36 महीने), … को दर्शाते हैं।

astsa पैकेज पहले से आपके लिए लोड है।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में ARIMA मॉडल्स

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • डेटा को पूरी तरह डिफरेंस करें (पिछले अभ्यास की तरह) और बदले हुए डेटा के सैंपल ACF और PACF को 60 महीनों (5 वर्ष) तक के lag पर प्लॉट करें। मानिए कि:
    • नॉनसीज़नल कॉम्पोनेंट के लिए: PACF lag 2 पर कट ऑफ होता है और ACF टेल्स ऑफ करता है।
    • सीज़नल कॉम्पोनेंट के लिए: ACF lag 12 पर कट ऑफ होता है और PACF lags 12, 24, 36, … पर टेल्स ऑफ करता है।
  • sarima() का उपयोग करके एक मॉडल सुझाएँ और फिट करें। रिसिडुअल्स जाँचें ताकि सुनिश्चित हो कि मॉडल का फिट उपयुक्त है।

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Plot P/ACF pair of fully differenced data to lag 60
dd_unemp <- diff(diff(unemp), lag = 12)


# Fit an appropriate model
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