1. 学习
  2. /
  3. 课程
  4. /
  5. Rで学ぶARIMAモデル

Connected

练习

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。

说明

100 XP
  • 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。