잔차 분석 - I
영상에서 보셨듯이, sarima()를 실행하면 잔차 분석 그래픽이 함께 출력됩니다. 구체적으로 출력에는 (1) 표준화 잔차, (2) 잔차의 표본 ACF, (3) 정규 Q-Q 플롯, (4) Box-Ljung-Pierce Q-통계량에 대응하는 p-값이 포함됩니다.
각 실행에서 다음과 같이 네 가지 잔차 플롯을 확인하세요:
- 표준화 잔차는 평균 0, 분산 1의 백색잡음처럼 보여야 합니다. 이 행동에서 벗어나는 양상이 있는지 잔차 플롯을 확인하세요.
- 잔차의 표본 ACF도 백색잡음과 유사해야 합니다. 이 행동에서 벗어나는 양상이 있는지 ACF를 확인하세요.
- ARMA 모델을 적합할 때 정규성은 핵심 가정입니다. 정규성에서의 이탈과 이상값을 확인하기 위해 Q-Q 플롯을 살펴보세요.
- Q-통계량 플롯을 사용해 잔차가 백색잡음 가정을 위배하는지 검정하는 데 도움을 받으세요.
이전 연습 문제와 마찬가지로 dl_varve <- diff(log(varve))이며, 이는 varve 플롯 아래에 함께 그려져 있습니다. astsa 패키지는 미리 로드되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 ARIMA 모델
연습 안내
sarima()를 사용해dl_varve에 MA(1)을 적합하고 위에 제시한 대로 잔차 분석을 완전히 수행하세요. 다음 연습 문제를 위해 관찰한 내용을 메모해 두세요.sarima()를 한 번 더 호출해dl_varve에 ARMA(1,1)을 적합하고 위에 제시한 대로 잔차 분석을 완전히 수행하세요. 마찬가지로, 다음 연습 문제를 위해 관찰한 내용을 메모해 두세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Fit an MA(1) to dl_varve. Examine the residuals
# Fit an ARMA(1,1) to dl_varve. Examine the residuals