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연습 문제

定常化のための非季節差分

差分（Differencing）は、系列を定常にする方法です。データからトレンドや季節性といった系統的なパターンを取り除くことを意味します。ホワイトノイズ系列は、定常時系列の特別なケースと考えられます。

非季節データでは、観測値そのものではなく、観測間の変化をモデル化するためにラグ1の差分を用います。これは以前に diff() 関数で行いました。

この演習では、1950年から2004年までの米国における女性の年間殺人率を含む、事前読み込み済みの wmurders データを使用します。

지침

100 XP
  • wmurders データをプロットし、時間とともにどのように変化しているかを確認します。
  • 次に、上記の関数を使って殺人率の年次変化をプロットし、こちらのほうがはるかに安定していることを確認します。
  • 最後に、第1章で学んだ関数を使って、殺人率の変化のACFをプロットします。