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。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶ予測入門
演習の手順
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。
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 the US female murder rate
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# Plot the differenced murder rate
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# Plot the ACF of the differenced murder rate
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