Аналіз залишків — I
Як ви бачили у відео, виклик sarima() включає графічний аналіз залишків. Зокрема, у виводі показано: (1) стандартизовані залишки, (2) вибіркову ACF залишків, (3) нормальний Q–Q графік і (4) p-значення, що відповідають Q-статистиці Бокса—Люнга—Пірса.
У кожному запуску перевіряйте чотири графіки залишків так:
- Стандартизовані залишки мають поводитися як білий шум із середнім нуль і дисперсією один. Перевірте графік залишків на відхилення від цієї поведінки.
- Вибіркова ACF залишків має виглядати як у білого шуму. Перевірте ACF на відхилення від цієї поведінки.
- Нормальність — ключове припущення під час оцінювання моделей ARMA. Перевірте Q–Q графік на відхилення від нормальності та наявність викидів.
- Використайте графік Q-статистики, щоб перевірити залишки на відхилення від білошумності.
Як і в попередній вправі, dl_varve <- diff(log(varve)), який зображено нижче графіка varve. Пакет astsa попередньо завантажено.
Ця вправа є частиною курсу
Моделі ARIMA в R
Інструкції до вправи
- Використайте
sarima(), щоб підігнати MA(1) доdl_varveі виконайте повний аналіз залишків за наведеними вище кроками. Зробіть нотатки щодо спостережень для наступної вправи. - Здійсніть ще один виклик
sarima(), щоб підігнати ARMA(1,1) доdl_varve, і знову виконайте повний аналіз залишків за наведеними вище кроками. Знову ж, занотуйте те, що побачите, для наступної вправи.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Fit an MA(1) to dl_varve. Examine the residuals
# Fit an ARMA(1,1) to dl_varve. Examine the residuals