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MA(1)モデルを当てはめる

この演習では、MA(1)モデル $$X_t = W_t - .8 W_{t-1}$$ からデータを生成しました（x <- arima.sim(model = list(order = c(0, 0, 1), ma = -.8), n = 100)）。最初の演習で示した表を参考に、シミュレーションデータの系列、標本ACF、PACFを確認して次数を判断し、その後モデルを当てはめてください。

純粋なMA(q)モデルでは、理論ACFはラグqで打ち切られ、PACFは緩やかに減衰していくことを思い出してください。

この演習はコースの一部です

Rで学ぶARIMAモデル

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演習の手順

  • astsa パッケージは読み込み済みです。MA(1)の観測100点が x に事前に読み込まれています。
  • plot() を使って、x の生成データをプロットします。
  • astsa パッケージの acf2() で、標本ACFとPACFのペアをプロットします。
  • astsa の sarima() を使って、先ほどのデータにMA(1)モデルを当てはめます。t表を確認し、推定値を真の値と比較しましょう。

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。

# astsa is preloaded

# Plot x


# Plot the sample P/ACF of x


# Fit an MA(1) to the data and examine the t-table
コードを編集して実行