Veri analizi - işsizlik II

Şimdi, tamamen farkı alınmış serinin örnek ACF ve PACF grafiklerine bakarak aylık ABD işsizlik unemp zaman serisine bir SARIMA modeli kurmaya devam edeceksin.

Örnek P/ACF grafiğinde gecikme ekseninin yıllara göre olduğunu unutma. Yani, gecikmeler 1, 2, 3, … sırasıyla 1 yıl (12 ay), 2 yıl (24 ay), 3 yıl (36 ay), … anlamına gelir.

astsa paketi senin için önceden yüklendi.

Bu egzersiz

R ile ARIMA Modelleri

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

Veriyi tamamen fark al (önceki egzersizdeki gibi) ve dönüştürülmüş verinin örnek ACF ve PACF grafiklerini 60 ay (5 yıl) gecikmeye kadar çiz. Şunları dikkate al:
- mevsimsel olmayan bileşen için: PACF, 2. gecikmede kesilir ve ACF yavaşça söner.
- mevsimsel bileşen için: ACF, 12. gecikmede kesilir ve PACF 12, 24, 36, … gecikmelerinde yavaşça söner.
sarima() kullanarak bir model öner ve kur. Uygun model uyumunu sağlamak için artık değerleri kontrol et.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Plot P/ACF pair of fully differenced data to lag 60
dd_unemp <- diff(diff(unemp), lag = 12)


# Fit an appropriate model

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 and MA models Exercise 2: Fitting an AR(1) model Exercise 3: Fitting an AR(2) model Exercise 4: Fitting an MA(1) model Exercise 5: AR and MA together Exercise 6: Fitting an ARMA model Exercise 7: Identify an ARMA model Exercise 8: Model choice and residual analysis Exercise 9: Model choice - I Exercise 10: Model choice - II Exercise 11: Residual analysis - I Exercise 12: Residual analysis - II Exercise 13: ARMA get in

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: Saf mevsimsel modeller Exercise 2: Saf mevsimsel modellerin P/ACF’si Exercise 3: Saf bir mevsimsel model uydur Exercise 4: Karma mevsimsel modeller Exercise 5: Karma bir mevsimsel model kur Exercise 6: Veri analizi - işsizlik I Exercise 7: Veri analizi - işsizlik II

Geçerli Egzersiz

Exercise 8: Veri analizi - emtia fiyatları Exercise 9: Veri analizi - doğum oranı Exercise 10: Mevsimsel ARIMA ile tahmin Exercise 11: Aylık işsizlik için tahmin Exercise 12: Emtia fiyatlarını tahmin etmek ne kadar zor?Exercise 13: Tebrikler!