1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Prognozowanie w R
Connected

ćwiczenie

Różnicowanie sezonowe a stacjonarność

W przypadku danych sezonowych różnicowanie często wykonuje się między obserwacjami z tego samego sezonu w kolejnych latach, a nie między kolejnymi okresami. Na przykład w danych kwartalnych oblicza się różnicę między Q1 jednego roku a Q1 roku poprzedniego. Nazywa się to różnicowaniem sezonowym.

Czasami trzeba zastosować zarówno różnicowanie sezonowe, jak i różnicowanie z opóźnieniem 1 do tego samego szeregu – czyli obliczać różnice z różnic.

W tym ćwiczeniu użyjesz jednocześnie różnicowania i transformacji, aby sprawić, że szereg czasowy będzie wyglądał na stacjonarny. Zbiór danych to h02, który zawiera 17 lat miesięcznych danych sprzedaży leków kortykosteroidowych w Australii. Dane zostały już wczytane do twojego środowiska.

Instrukcje

100 XP
  • Wykreśl dane, aby zaobserwować trend i sezonowość.
  • Zastosuj log() do danych h02, a następnie wykonaj różnicowanie sezonowe, używając odpowiedniej wartości lag w diff(). Wynik przypisz do difflogh02.
  • Wykreśl otrzymane dane po logarytmowaniu i różnicowaniu.
  • Ponieważ difflogh02 nadal wygląda na niestacjonarny, zastosuj dodatkowe różnicowanie z opóźnieniem 1, wywołując diff() na samym sobie, i zapisz wynik jako ddifflogh02. Wykreśl otrzymany szereg.
  • Wykreśl ACF końcowego szeregu ddifflogh02, używając odpowiedniej funkcji.