ÎncepețiÎncepe gratuit

Modele ARIMA automate pentru serii de timp nesezonate

În videoclip, ai aflat că funcția auto.arima() selectează automat un model de medie mobilă integrată autoregresivă (ARIMA) potrivit pentru o serie de timp, similar cu funcția ets() pentru modelele ETS. Funcția summary() poate oferi informații suplimentare:

> # p = 2, d = 1, p = 2
> summary(fit)

Series: usnetelec
ARIMA(2,1,2) with drift
...

În acest exercițiu, vei alege automat un model ARIMA pentru seria pre-încărcată austa, care conține numărul anual de vizitatori internaționali în Australia în perioada 1980–2015. Vei verifica apoi reziduurile (reamintește-ți că o p-valoare mai mare de 0,05 indică faptul că datele seamănă cu zgomotul alb) și vei produce câteva previziuni. Cu excepția funcției de modelare, procesul este identic cu cel folosit la previzionarea cu modele ETS.

Acest exercițiu face parte din cursul

Prognoze în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Ajustează un model ARIMA automat pe seria austa folosind funcția nou introdusă. Salvează rezultatul în fit.
  • Folosește funcția potrivită pentru a verifica că reziduurile modelului obținut seamănă cu zgomotul alb. Atribuie TRUE (dacă reziduurile seamănă cu zgomotul alb) sau FALSE (dacă nu seamănă) variabilei residualsok.
  • Aplică summary() modelului pentru a vizualiza coeficienții ajustați.
  • Pe baza rezultatelor furnizate de summary(), care este valoarea AICc rotunjită la două zecimale? Câte diferențieri au fost utilizate? Atribuie aceste valori variabilelor AICc și, respectiv, d.
  • În final, folosind operatorul pipe, reprezintă grafic previziunile pentru următoarele 10 perioade din modelul ales.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Fit an automatic ARIMA model to the austa series
fit <- ___

# Check that the residuals look like white noise
___
residualsok <- ___

# Summarize the model
___

# Find the AICc value and the number of differences used
AICc <- ___
d <- ___

# Plot forecasts of fit
fit %>% forecast(h = ___) %>% ___()
Editează și rulează codul