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定常性のための季節差分

季節性のあるデータでは、連続する期間同士の差ではなく、前年同季同士の差をとることがよくあります。たとえば四半期データなら、ある年のQ1と前年のQ1の差をとります。これを季節差分と呼びます。

場合によっては、同じ系列に季節差分とラグ1差分の両方を適用し、差分の差分を計算する必要があります。

この演習では、差分と変換を同時に用いて、時系列を定常に見えるようにします。ここで使うデータセットは h02 で、オーストラリアにおける17年間の月次コルチコステロイド薬の売上を含みます。ワークスペースに読み込まれています。

この演習はコースの一部です

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演習の手順

  • データをプロットして、トレンドと季節性を確認します。
  • h02 データに log() を適用し、その後 diff() の適切な lag 値で季節差分をとります。結果を difflogh02 に代入します。
  • 対数化と差分後のデータをプロットします。
  • difflogh02 はまだ非定常に見えるので、さらにラグ1の差分を自分自身に対して diff() でとり、ddifflogh02 に保存します。得られた系列をプロットします。
  • 最後に得た ddifflogh02 系列のACFを、適切な関数でプロットします。

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 data
___

# Take logs and seasonal differences of h02
difflogh02 <- diff(log(___), lag = ___)

# Plot difflogh02
___

# Take another difference and plot
ddifflogh02 <- ___
___

# Plot ACF of ddifflogh02
___
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