残差分析 - I

動画で見たように、sarima() の実行には残差分析のグラフが含まれます。具体的には、出力には (1) 標準化残差、(2) 残差の標本自己相関関数（ACF）、(3) 正規 Q-Q プロット、(4) Box–Ljung–Pierce のQ統計量に対応する p 値が表示されます。

各実行で、次のように4つの残差プロットを確認してください。

1. 標準化残差は、平均0・分散1のホワイトノイズとして振る舞うはずです。この振る舞いからの逸脱がないか残差プロットを確認します。
2. 残差の標本 ACF もホワイトノイズのように見えるはずです。この振る舞いからの逸脱がないか ACF を確認します。
3. ARMA モデルを当てはめる際には正規性が重要な仮定です。Q-Q プロットで正規性からの逸脱や外れ値を確認します。
4. Q 統計量のプロットを用いて、残差のホワイトノイズ性からの逸脱を検定する補助とします。

前の演習と同様に、dl_varve <- diff(log(varve)) であり、これは varve のプロットの下に描画されています。 astsa パッケージは事前に読み込まれています。