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データ分析 - 失業率 II

ここでは、完全に差分をとった系列の標本ACFとPACFを確認しながら、米国の月次失業率 unemp にSARIMAモデルを引き続き当てはめます。

「標本P/ACFプロットのラグ軸は年単位」である点に注意してください。つまり、ラグ1, 2, 3, … はそれぞれ1年（12か月）、2年（24か月）、3年（36か月）、… を表します。

astsa パッケージはあらかじめ読み込まれています。

この演習はコースの一部です

Rで学ぶARIMAモデル

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演習の手順

  • データを（前の演習と同様に）完全差分し、変換後データの標本ACFとPACFをラグ60か月（5年）までプロットします。次を考慮してください。
    • 非季節成分：PACFはラグ2で打ち切れ、ACFは緩やかに減衰します。
    • 季節成分：ACFはラグ12で打ち切れ、PACFはラグ12、24、36、…で緩やかに減衰します。
  • sarima() を使ってモデルを提案し、当てはめてください。残差をチェックして、モデルが適切に当てはまっていることを確認します。

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


# Fit an appropriate model
コードを編集して実行