Model seçimi - I

Logaritması alınmış ve farkı alınmış varve verisinin (dl_varve) örnek P/ACF çiftine göre bir MA(1) önerildi. ARMA uyumlamada en iyi yaklaşım, düşük dereceli bir modelle başlayıp, sonuçların değişip değişmediğini görmek için her seferinde bir parametre eklemektir.

Bu egzersizde, dl_varve verisine çeşitli modeller uyduracak ve her model için AIC ve BIC değerlerini not edeceksin. Sonraki egzersizde bu AIC ve BIC değerlerini kullanarak bir model seçeceksin. Unutma: En küçük AIC ve/veya BIC değerine sahip modeli korumak istersin.

Başlamadan önce bir not:

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

aynıdır.

Bu egzersiz

R ile ARIMA Modelleri

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

astsa paketi önceden yüklüdür. varve serisinin logu alınıp farkı şu şekilde oluşturulmuştur: dl_varve <- diff(log(varve)).
sarima() kullanarak dl_varve için bir MA(1) uydur. Bu model için AIC ve BIC değerlerini görmek üzere sarima() çıktısına dikkatlice bak.
Önceki adımı tekrarla ama bir MA parametresi daha ekleyerek MA(2) modeli uydur. AIC ve BIC’e göre, bu önceki modele göre bir iyileşme mi?
MA parametresi eklemek yerine, ilk MA(1) uyumuna bir AR parametresi ekle. Yani dl_varve için bir ARMA(1,1) uydur. AIC ve BIC’e göre, bu önceki modellere göre bir iyileşme mi?

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Fit an MA(1) to dl_varve.   


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


# Fit an ARMA(1,1) to dl_varve. Improvement?

Kodu Düzenle ve Çalıştır

Bu egzersiz

R ile ARIMA Modelleri

kursunun bir parçasıdır

InicianteNível de habilidade

4.9+

Kursa Ücretsiz Başlayın

You will investigate the nature of time series data and learn the basics of ARMA models that can explain the behavior of such data. You will learn the basic R commands needed to help set up raw time series data to a form that can be analyzed using ARMA models.

Exercise 1: First things first Exercise 2: Data play Exercise 3: Elements of time series Exercise 4: Stationarity and nonstationarity Exercise 5: Differencing Exercise 6: Detrending data Exercise 7: Dealing with trend and heteroscedasticity Exercise 8: Stationary time series: ARMA Exercise 9: Simulating ARMA models

You will discover the wonderful world of ARMA models and how to fit these models to time series data. You will learn how to identify a model, how to choose the correct model, and how to verify a model once you fit it to data. You will learn how to use R time series commands from the stats and astsa packages.

Exercise 1: AR ve MA modelleri Exercise 2: AR(1) modelini uydurma Exercise 3: AR(2) modeli uydurma Exercise 4: MA(1) modeli uydurma Exercise 5: AR ve MA birlikte Exercise 6: Bir ARMA modelini uydurma Exercise 7: Bir ARMA modeli belirle Exercise 8: Model seçimi ve artık analizı Exercise 9: Model seçimi - I

Geçerli Egzersiz

Exercise 10: Model seçimi - II Exercise 11: Artık analizleri - I Exercise 12: Artık analizleri - II Exercise 13: ARMA devreye giriyor

Now that you know how to fit ARMA models to stationary time series, you will learn about integrated ARMA (ARIMA) models for nonstationary time series. You will fit the models to real data using R time series commands from the stats and astsa packages.

Exercise 1: ARIMA - integrated ARMA Exercise 2: ARIMA - plug and play Exercise 3: Simulated ARIMA Exercise 4: Global warming Exercise 5: ARIMA diagnostics Exercise 6: Diagnostics - simulated overfitting Exercise 7: Diagnostics - global temperatures Exercise 8: Forecasting ARIMA Exercise 9: Forecasting simulated ARIMA Exercise 10: Forecasting global temperatures

You will learn how to fit and forecast seasonal time series data using seasonal ARIMA models. This is accomplished using what you learned in the previous chapters and by learning how to extend the R time series commands available in the stats and astsa packages.

Exercise 1: Pure seasonal models Exercise 2: P/ACF of pure seasonal models Exercise 3: Fit a pure seasonal model Exercise 4: Mixed seasonal models Exercise 5: Fit a mixed seasonal model Exercise 6: Data analysis - unemployment I Exercise 7: Data analysis - unemployment II Exercise 8: Data analysis - commodity prices Exercise 9: Data analysis - birth rate Exercise 10: Forecasting seasonal ARIMA Exercise 11: Forecasting monthly unemployment Exercise 12: How hard is it to forecast commodity prices?Exercise 13: Congratulations!