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MA(1) 모델 적합하기

이 연습에서는 MA(1) 모형에서 데이터를 생성했어요. $$X_t = W_t - .8 W_{t-1} ,$$ x <- arima.sim(model = list(order = c(0, 0, 1), ma = -.8), n = 100). 모의로 생성된 데이터와 표본 ACF, PACF를 확인하고 첫 번째 연습 문제에 제시된 표를 바탕으로 차수를 판단하세요. 그런 다음 모델을 적합하세요.

순수 MA(q) 모델의 경우, 이론적 ACF는 시차 q에서 절단(cut off)되고 PACF는 서서히 감소(tail off)한다는 점을 기억하세요.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 배우는 ARIMA 모델

강의 보기

연습 안내

  • astsa 패키지는 미리 로드되어 있어요. MA(1) 관측치 100개가 x로 미리 준비되어 있습니다.
  • plot()을 사용해 x의 생성된 데이터를 그림으로 확인하세요.
  • astsa 패키지의 acf2()로 표본 ACF와 PACF를 함께 그리세요.
  • astsa의 sarima()를 사용해 앞에서 생성한 데이터에 MA(1) 모델을 적합하세요. t-표를 확인하고 추정치를 실제 값과 비교해 보세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# astsa is preloaded

# Plot x


# Plot the sample P/ACF of x


# Fit an MA(1) to the data and examine the t-table
코드 편집 및 실행