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診断 - 世界の気温

これで世界の気温の分析を仕上げます。以前に globtemp のデータに対して、ARIMA(1,1,1) と ARIMA(0,1,2) の2つのモデルを当てはめましたね。最終的な分析として、残差診断を確認し、モデル選択には AIC と BIC を用いてください。

データのプロットは用意されています。

この演習はコースの一部です

Rで学ぶARIMAモデル

コースを見る

演習の手順

  • globtemp に ARIMA(0,1,2) モデルを当てはめ、診断を確認します。出力はモデルについて何を示していますか。
  • globtemp に ARIMA(1,1,1) モデルを当てはめ、診断を確認します。
  • どちらのモデルがより良いですか。空欄をあなたの答えで置き換えてください（例: ARIMA(0,1,2) または ARIMA(1,1,1)）。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Fit ARIMA(0,1,2) to globtemp and check diagnostics  
 

# Fit ARIMA(1,1,1) to globtemp and check diagnostics


# Which is the better model?
"ARIMA(___,___,___)"
コードを編集して実行