純季節モデルを当てはめる
他のモデルと同様に、R では astsa パッケージの sarima() コマンドを使って季節モデルを当てはめられます。
純季節モデルの動きをつかむには、シミュレーションデータで考えるのが最適です。ここでは、$$X_t = .9 X_{t-12} + W_t + .5 W_{t-12}\,,$$ という純季節モデルから 250 個の観測値を生成しました。これは SARMA(P = 1, Q = 1)S = 12 と表せます。3 年分のデータと、このモデルの ACF と PACF をプロットしてあります。
生成データの標本 ACF と PACF を、表示されている真の値と比較しましょう。
astsa パッケージはすでに読み込まれており、生成データは x に入っています。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶARIMAモデル
演習の手順
- 生成データの標本 ACF と PACF をラグ 60 まで
acf2()でプロットし、真の値と比較してください。ラグ 60 まで推定するには、max.lag引数を60に設定します。 - 生成データに対して
sarima()を使ってモデルを当てはめてください。sarima()のp、d、qに加えて、P、D、Q、Sも指定します（R は大文字と小文字を区別します）。
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。
# Plot sample P/ACF to lag 60 and compare to the true values
acf2(___, max.lag = ___)
# Fit the seasonal model to x
sarima(x, p = 0, d = 0, q = 0, P = ___, D = 0, Q = ___, S = ___)