1. เรียนรู้
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. R로 배우는 ARIMA 모델
Connected

Exercises

모의 ARIMA

실제 시계열 데이터를 분석하기 전에, 조금 더 복잡한 모형으로 연습해 보겠습니다.

여기서는 ARIMA(2,1,0) 모형에서 drift가 있는 250개의 관측치를 생성했습니다. 식은 $$Y_t = 1 + 1.5 Y_{t-1} - .75 Y_{t-2} + W_t\,$$ 이며, 여기서 \(Y_t = \nabla X_t = X_{t} - X_{t-1}\) 입니다.

이미 배운 기법을 사용해 데이터에 모형을 적합해 보세요.

astsa 패키지는 미리 로드되어 있으며, 생성된 데이터는 x에 있습니다. 시계열 x와 추세가 제거된 시계열 y <- diff(x)는 이미 그려져 있습니다.

คำแนะนำ

100 XP
  • 차분된 데이터 diff(x)에 대해 acf2()를 사용해 표본 ACF와 PACF를 그려 모형을 가늠하세요.
  • 생성된 데이터에 sarima()로 ARIMA(2,1,0) 모형을 적합하세요. t-표와 기타 출력 정보를 확인해 모형의 적합도를 평가하세요.