НачатьНачать бесплатно

Сезонное дифференцирование для достижения стационарности

При работе с сезонными данными разности часто вычисляются между наблюдениями одного и того же сезона в последовательных годах, а не между соседними периодами. Например, для квартальных данных берётся разность между первым кварталом текущего года и первым кварталом предыдущего. Такой подход называется сезонным дифференцированием.

Иногда к одному ряду необходимо применить и сезонное дифференцирование, и дифференцирование с лагом 1, то есть вычислить разности от разностей.

В этом упражнении вы будете применять дифференцирование и преобразования одновременно, чтобы сделать временной ряд стационарным. Используемый набор данных — h02, содержащий 17 лет ежемесячных данных о продажах кортикостероидных препаратов в Австралии. Он уже загружен в вашу рабочую среду.

Это упражнение является частью курса

Прогнозирование в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Постройте график данных, чтобы оценить тренд и сезонность.
  • Примените log() к данным h02, а затем выполните сезонное дифференцирование, указав подходящее значение lag в функции diff(). Сохраните результат в переменную difflogh02.
  • Постройте график полученного логарифмически преобразованного и дифференцированного ряда.
  • Поскольку difflogh02 по-прежнему выглядит нестационарным, примените к нему ещё одно дифференцирование с лагом 1, снова вызвав diff(), и сохраните результат в ddifflogh02. Постройте график полученного ряда.
  • Постройте ACF итогового ряда ddifflogh02, используя подходящую функцию.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Plot the data
___

# Take logs and seasonal differences of h02
difflogh02 <- diff(log(___), lag = ___)

# Plot difflogh02
___

# Take another difference and plot
ddifflogh02 <- ___
___

# Plot ACF of ddifflogh02
___
Редактировать и запускать код