ÎncepețiÎncepe gratuit

Analiza datelor - rata natalității

Acum vei folosi noile tale cunoștințe pentru a ajusta cu atenție un model SARIMA la seria de timp birth din astsa. Datele reprezintă numărul lunar de nașteri vii (ajustat) în mii pentru Statele Unite, în perioada 1948-1979, și includ explozia demografică de după al Doilea Război Mondial.

Datele birth sunt reprezentate grafic în consola R. Observă tendința pe termen lung (mersul aleator) și componenta sezonieră a datelor.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele ARIMA în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Folosește diff() pentru a diferenția datele (d_birth). Folosește acf2() pentru a vizualiza ACF și PACF eșantionului pentru aceste date până la decalajul 60. Observă persistența sezonieră.
  • Aplică din nou diff() pentru a calcula diferența sezonieră a datelor. Salvează rezultatul în dd_birth. Folosește din nou acf2() pentru a vizualiza ACF și PACF ale acestor date, tot până la decalajul 60. Trage concluzia că un model SARIMA(0,1,1)x(0,1,1)12 pare rezonabil.
  • Ajustează modelul SARIMA(0,1,1)x(0,1,1)12. Ce se întâmplă?
  • Adaugă un parametru AR suplimentar (nesezonal, p = 1) pentru a ține cont de corelația reziduală. Modelul se potrivește bine?

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Plot P/ACF to lag 60 of differenced data
d_birth <- diff(birth)


# Plot P/ACF to lag 60 of seasonal differenced data
dd_birth <- diff(d_birth, lag = 12)


# Fit SARIMA(0,1,1)x(0,1,1)_12. What happens?


# Add AR term and conclude
Editează și rulează codul