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auto.arima() 옵션 살펴보기

auto.arima() 함수는 매우 많은 모델을 추정해야 하므로, 가능한 한 빠르게 동작하도록 여러 지름길을 사용합니다. 이 때문에 실제로는 가장 작은 AICc 값을 갖지 않는 모델이 반환될 수도 있습니다. 더 좋은 모델을 찾도록 auto.arima()를 조금 더 열심히 탐색하게 하려면, 선택적 인수 stepwise = FALSE를 추가해 훨씬 더 큰 모델 집합을 살펴보게 하세요.

여기서는 미리 로드된 a10 데이터에 대해 ARIMA 모델을 찾아봅니다. 이 데이터는 1991년부터 2008년까지 호주에서 월별로 집계된 당뇨병 치료제 보조금(단위: 백만 호주달러)입니다. 연습을 시작하기 전에 콘솔에서 데이터를 확인해 보세요.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 배우는 시계열 예측

강의 보기

연습 안내

  • auto.arima()의 기본 옵션을 사용해 a10에 대한 ARIMA 모델을 찾고, 이를 fit1에 저장하세요.
  • 단계적 탐색 없이 auto.arima()를 사용해 a10에 대한 ARIMA 모델을 찾고, 이를 fit2에 저장하세요.
  • 콘솔에서 fit1과 fit2 모두에 대해 summary()를 실행하고, 이를 바탕으로 더 나은 모델을 결정하세요. 소수점 둘째 자리까지 반올림했을 때, 해당 모델의 AICc 값은 얼마인가요? 그 값을 AICc에 할당하세요.
  • 마지막으로, AICc 기준으로 더 나은 모델을 사용해 2년치 예측을 그리세요. 이에 맞게 h를 설정하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Find an ARIMA model for a10
fit1 <- ___

# Don't use a stepwise search
fit2 <- ___

# AICc of better model
AICc <- ___

# Compute 2-year forecasts from better model
___ %>% ___ %>% ___
코드 편집 및 실행