시작하기무료로 시작하기

순수 계절 모형 적합하기

다른 모형과 마찬가지로, R에서는 astsa 패키지의 sarima() 명령으로 계절 모형을 적합할 수 있어요.

순수 계절 모형이 어떻게 동작하는지 감을 잡으려면 모의(시뮬레이션) 데이터를 살펴보는 것이 가장 좋아요. 우리는 $$X_t = .9 X_{t-12} + W_t + .5 W_{t-12}\,,$$ 로 주어지는 순수 계절 모형에서 250개의 관측치를 생성했고, 이를 SARMA(P = 1, Q = 1)S = 12로 표시합니다. 3년치 데이터와 해당 모형의 ACF, PACF가 그림으로 제공되어 있어요.

생성된 데이터의 표본 ACF와 PACF 값을 표시된 실제 값과 비교해 보세요.

astsa 패키지는 미리 로드되어 있으며, 생성된 데이터는 x에 담겨 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 배우는 ARIMA 모델

강의 보기

연습 안내

  • acf2()를 사용해 생성된 데이터의 표본 ACF와 PACF를 지연 60까지 그려 실제 값과 비교하세요. 지연 60까지 계산하려면 max.lag 인수를 60으로 설정하세요.
  • sarima()를 사용해 생성된 데이터에 모형을 적합하세요. sarima() 명령의 p, d, q 인수와 함께 P, D, Q, S도 지정하세요(R은 대소문자를 구분합니다).

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Plot sample P/ACF to lag 60 and compare to the true values
acf2(___, max.lag = ___)

# Fit the seasonal model to x
sarima(x, p = 0, d = 0, q = 0, P = ___, D = 0, Q = ___, S = ___)
코드 편집 및 실행