ПочатиПочніть безкоштовно

Підігнання моделі MA(1)

У цій вправі ми згенерували дані з моделі MA(1), $$X_t = W_t - .8 W_{t-1} ,$$ x <- arima.sim(model = list(order = c(0, 0, 1), ma = -.8), n = 100). Перегляньте згенеровані дані та вибіркові ACF і PACF, щоб визначити порядок за таблицею з першої вправи. Потім підігнайте модель.

Пам'ятайте, що для чистих моделей MA(q) теоретична ACF обривається на запізненні q, тоді як PACF спадає поступово.

Ця вправа є частиною курсу

Моделі ARIMA в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Пакет astsa попередньо завантажено. 100 спостережень MA(1) попередньо збережено як x.
  • Використайте plot(), щоб побудувати графік згенерованих даних у x.
  • Побудуйте пари вибіркових ACF і PACF за допомогою acf2() з пакета astsa.
  • Скористайтеся sarima() з astsa, щоб підігнати MA(1) до раніше згенерованих даних. Перегляньте t-таблицю та порівняйте оцінки з істинними значеннями.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# astsa is preloaded

# Plot x


# Plot the sample P/ACF of x


# Fit an MA(1) to the data and examine the t-table
Редагувати та запускати код