BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Karma bir mevsimsel model kur

Bu bölümün başlarında incelediğin saf mevsimsel bağımlılık nispeten nadirdir. Çoğu mevsimsel zaman serisi, değişimin yalnızca bir kısmının mevsimsel eğilimlerle açıklandığı karma bir bağımlılığa sahiptir.

Tam mevsimsel modelin, büyük harflerin mevsimsel dereceleri gösterdiği SARIMA(p,d,q)x(P,D,Q)S olarak gösterildiğini hatırla.

Daha önce olduğu gibi, bu egzersizde senden, bazı benzetilmiş mevsimsel veriler için örnek P/ACF çiftini gerçek değerlerle karşılaştırmanı ve sarima() kullanarak veriye bir model uydurmanı istiyoruz. Bu kez, benzetilmiş veriler karma bir mevsimsel model olan SARIMA(0,0,1)x(0,0,1)12’den geliyor. Grafikler üç yıllık veriyi, ayrıca modelin ACF ve PACF’ini gösteriyor. Saf mevsimsel modelin aksine, mevsimsel gecikmelerin yanında mevsimsel olmayan gecikmelerde de korelasyonlar olduğuna dikkat et.

Her zamanki gibi, astsa paketi önceden yüklü. Üretilen veriler x içindedir.

Bu egzersiz

R ile ARIMA Modelleri

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • Üretilen verilerin örnek ACF ve PACF’ini 60. gecikmeye kadar (max.lag = 60) çiz ve bunları gerçek değerlerle karşılaştır.
  • sarima() kullanarak modeli üretilen verilere (x) uydur. Önceki egzersizde olduğu gibi, sarima() komutunda ek mevsimsel argümanları belirttiğinden emin ol.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Plot sample P/ACF pair to lag 60 and compare to actual


# Fit the seasonal model to x
Kodu Düzenle ve Çalıştır