Residualanalys – I

Som du såg i videon inkluderar ett sarima()-körning en grafisk residualanalys. Utdata visar specifikt (1) de standardiserade residualerna, (2) stickprovsautokorrelationen (ACF) för residualerna, (3) ett normalt Q-Q-diagram samt (4) p-värdena för Box-Ljung-Pierce Q-statistikan.

Kontrollera de fyra residualdiagrammen på följande sätt för varje körning:

De standardiserade residualerna bör bete sig som en vitbrussekvens med medelvärde noll och varians ett. Undersök residualdiagrammet för avvikelser från detta beteende.
Stickprovsautokorrelationen (ACF) för residualerna bör likna den för vitbrus. Undersök ACF för avvikelser från detta beteende.
Normalfördelning är ett centralt antagande vid anpassning av ARMA-modeller. Undersök Q-Q-diagrammet för avvikelser från normalitet och för att identifiera extremvärden.
Använd Q-statistikdiagrammet för att testa om residualerna avviker från vitbrus.

Som i föregående övning gäller att dl_varve <- diff(log(varve)), vilket visas nedanför ett diagram över varve. Paketet astsa är förladdat.

Den här övningen är en del av kursen

ARIMA-modeller i R

Övningsinstruktioner

Använd sarima() för att anpassa en MA(1)-modell till dl_varve och gör en fullständig residualanalys enligt anvisningarna ovan. Notera vad du observerar inför nästa övning.
Gör ett till anrop till sarima() för att anpassa en ARMA(1,1)-modell till dl_varve och gör en fullständig residualanalys enligt anvisningarna ovan. Notera även här vad du observerar inför nästa övning.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# Fit an MA(1) to dl_varve. Examine the residuals  


# Fit an ARMA(1,1) to dl_varve. Examine the residuals

Redigera och kör kod

Den här övningen är en del av kursen

ARIMA-modeller i R

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.9+

Starta kursen gratis

Du undersöker tidsseriedatans egenskaper och lär dig grunderna i ARMA-modeller som kan förklara sådana datas beteende. Du lär dig de grundläggande R-kommandon som behövs för att förbereda råa tidsseriedata i ett format som kan analyseras med ARMA-modeller.

Exercise 1: Först och främst Exercise 2: Utforska data Exercise 3: Tidsseriernas egenskaper Exercise 4: Stationaritet och icke-stationaritet Exercise 5: Differentiering Exercise 6: Avtrenda data Exercise 7: Hantera trend och heteroskedasticitet Exercise 8: Stationära tidsserier: ARMA Exercise 9: Simulera ARMA-modeller

Du utforskar ARMA-modellernas värld och hur du anpassar dem till tidsseriedata. Du lär dig att identifiera en modell, välja rätt modell och verifiera en modell efter att du anpassat den till data. Du lär dig också att använda R:s tidsseriekommandon från paketen stats och astsa.

Exercise 1: AR- och MA-modeller Exercise 2: Anpassa en AR(1)-modell Exercise 3: Anpassa en AR(2)-modell Exercise 4: Anpassa en MA(1)-modell Exercise 5: AR och MA tillsammans Exercise 6: Anpassa en ARMA-modell Exercise 7: Identifiera en ARMA-modell Exercise 8: Modellval och residualanalys Exercise 9: Modellval – I Exercise 10: Modellval – II Exercise 11: Residualanalys – I

Aktuell övning

Exercise 12: Residualanalys – II Exercise 13: ARMA i praktiken

Nu när du vet hur man anpassar ARMA-modeller till stationära tidsserier lär du dig om integrerade ARMA-modeller (ARIMA) för icke-stationära tidsserier. Du anpassar modellerna till verkliga data med hjälp av R:s tidsseriekommandon från paketen stats och astsa.

Exercise 1: ARIMA – integrerad ARMA Exercise 2: ARIMA – plug and play Exercise 3: Simulerad ARIMA Exercise 4: Global uppvärmning Exercise 5: ARIMA-diagnostik Exercise 6: Diagnostik – simulerad överfittning Exercise 7: Diagnostik – globala temperaturer Exercise 8: Prognostisering med ARIMA Exercise 9: Prognostisering med simulerad ARIMA Exercise 10: Prognostisera globala temperaturer

Du lär dig att anpassa och prognostisera säsongsbaserade tidsseriedata med säsongs-ARIMA-modeller. Det görs med hjälp av vad du lärt dig i tidigare kapitel och genom att utöka kunskapen om R:s tidsseriekommandon i paketen stats och astsa.

Exercise 1: Rent säsongsbaserade modeller Exercise 2: P/ACF för rena säsongsmodeller Exercise 3: Anpassa en ren säsongsmodell Exercise 4: Blandade säsongsmässiga modeller Exercise 5: Anpassa en blandad säsongsmodell Exercise 6: Dataanalys – arbetslöshet I Exercise 7: Dataanalys – arbetslöshet II Exercise 8: Dataanalys – råvarupriser Exercise 9: Dataanalys – födelsetal Exercise 10: Prognoser med säsongsbaserad ARIMA Exercise 11: Prognostisera månadsvis arbetslöshet Exercise 12: Hur svårt är det att prognostisera råvarupriser?Exercise 13: Grattis!