BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Veri analizi - doğum oranı

Şimdi astsa paketindeki birth zaman serisine dikkatlice bir SARIMA modeli uydurmak için yeni becerilerini kullanacaksın. Veri seti, Amerika Birleşik Devletleri için 1948-1979 dönemi (WWII sonrası baby boom’u da dahil) aylık canlı doğum sayılarıdır (düzeltilmiş, binlerde).

birth verisi R konsolunda çizildi. Uzun dönem eğilimi (rassal yürüyüş) ve verinin mevsimsel bileşenini not et.

Bu egzersiz

R ile ARIMA Modelleri

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • Veriyi fark almak için diff() kullan (d_birth). Bu verinin örnek ACF ve PACF grafiklerini 60 gecikmeye kadar görmek için acf2() kullan. Mevsimsel kalıcılığı fark et.
  • Verinin mevsimsel farkını almak için diff()'i bir kez daha çağır. Bunu dd_birth olarak kaydet. Bu verinin ACF ve PACF grafiklerini yine 60 gecikmeye kadar görmek için acf2()'yi tekrar kullan. SARIMA(0,1,1)x(0,1,1)12 modelinin makul göründüğüne karar ver.
  • SARIMA(0,1,1)x(0,1,1)12 modelini uydur. Ne oluyor?
  • Ek bir AR (mevsimsel olmayan, p = 1) parametresi ekleyerek ilave korelasyonu hesaba kat. Model iyi uyuyor mu?

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Plot P/ACF to lag 60 of differenced data
d_birth <- diff(birth)


# Plot P/ACF to lag 60 of seasonal differenced data
dd_birth <- diff(d_birth, lag = 12)


# Fit SARIMA(0,1,1)x(0,1,1)_12. What happens?


# Add AR term and conclude
Kodu Düzenle ve Çalıştır