ÎncepețiÎncepe gratuit

Alegerea modelului - I

Pe baza perechii P/ACF eșantion a datelor de varve logaritmate și diferențiate (dl_varve), a fost indicat un model MA(1). Cea mai bună abordare pentru ajustarea unui model ARMA este să începi cu un model de ordin mic, apoi să adaugi câte un parametru pe rând pentru a observa cum se modifică rezultatele.

În acest exercițiu, vei ajusta diverse modele pe datele dl_varve și vei nota valorile AIC și BIC pentru fiecare. În exercițiul următor, vei folosi aceste valori pentru a alege modelul potrivit. Reține că vrei să păstrezi modelul cu cea mai mică valoare AIC și/sau BIC.

O mențiune înainte să începi:

sarima(x, p = 0, d = 0, q = 1) și sarima(x, 0, 0, 1)

sunt echivalente.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele ARIMA în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Pachetul astsa este preîncărcat. Seria varve a fost logaritmată și diferențiată ca dl_varve <- diff(log(varve)).
  • Folosește sarima() pentru a ajusta un model MA(1) pe dl_varve. Analizează cu atenție rezultatul comenzii sarima() pentru a vedea valorile AIC și BIC ale acestui model.
  • Repetă exercițiul anterior, dar adaugă un parametru MA ajustând un model MA(2). Pe baza valorilor AIC și BIC, este acesta o îmbunătățire față de modelul anterior?
  • În loc să adaugi un parametru MA, adaugă un parametru AR la modelul MA(1) inițial. Adică, ajustează un model ARMA(1,1) pe dl_varve. Pe baza valorilor AIC și BIC, este acesta o îmbunătățire față de modelele anterioare?

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Fit an MA(1) to dl_varve.   


# Fit an MA(2) to dl_varve. Improvement?


# Fit an ARMA(1,1) to dl_varve. Improvement?
Editează și rulează codul