BaşlayınÜcretsiz başlayın

Saf bir mevsimsel model uydur

Diğer modellerde olduğu gibi, R'de mevsimsel modelleri astsa paketindeki sarima() komutunu kullanarak uydurabilirsin.

Saf mevsimsel modellerin nasıl çalıştığını hissetmek için en iyisi benzetilmiş verileri incelemektir. Saf bir mevsimsel modelden 250 gözlem ürettik: $$X_t = .9 X_{t-12} + W_t + .5 W_{t-12}\,,$$ ki bunu SARMA(P = 1, Q = 1)S = 12 olarak gösteririz. Üç yıllık veri ile modelin ACF ve PACF grafiklerini senin için çizdik.

Üretilen verinin örnek ACF ve PACF değerlerini gösterilen gerçek değerlerle karşılaştıracaksın.

astsa paketi senin için önceden yüklendi ve üretilen veriler x içinde.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile ARIMA Modelleri

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Üretilen verinin örnek ACF ve PACF'ini 60 gecikmeye kadar çizdirmek ve gerçek değerlerle karşılaştırmak için acf2() kullan. 60'a kadar tahmin etmek için max.lag argümanını 60 olarak ayarla.
  • Modeli üretilen verilere sarima() kullanarak uydur. sarima() komutundaki p, d ve q argümanlarına ek olarak P, D, Q ve S değerlerini de belirt (R'nin büyük-küçük harf duyarlı olduğunu unutma).

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Plot sample P/ACF to lag 60 and compare to the true values
acf2(___, max.lag = ___)

# Fit the seasonal model to x
sarima(x, p = 0, d = 0, q = 0, P = ___, D = 0, Q = ___, S = ___)
Kodu Düzenle ve Çalıştır