ПочатиПочніть безкоштовно

Підігнайте чисто сезонну модель

Як і з іншими моделями, сезонні моделі в R можна підігнати за допомогою команди sarima() з пакета astsa.

Щоб відчути, як працюють чисто сезонні моделі, найкраще розглянути змодельовані дані. Ми згенерували 250 спостережень із чисто сезонної моделі, заданої формулою $$X_t = .9 X_{t-12} + W_t + .5 W_{t-12}\,,$$ яку ми позначаємо як SARMA(P = 1, Q = 1)S = 12. Для вас побудовано три роки даних, а також ACF і PACF моделі.

Ви порівняєте вибіркові значення ACF і PACF зі згенерованих даних із наведеними істинними значеннями.

Пакет astsa уже завантажено, а згенеровані дані збережено в x.

Ця вправа є частиною курсу

Моделі ARIMA в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Використайте acf2(), щоб побудувати вибіркові ACF і PACF згенерованих даних до лагу 60 та порівняти з істинними значеннями. Щоб оцінити до лагу 60, встановіть аргумент max.lag рівним 60.
  • Підіженіть модель до згенерованих даних за допомогою sarima(). Окрім аргументів p, d і q у вашій команді sarima(), зазначте також P, D, Q і S (зверніть увагу, що R чутливий до регістру).

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Plot sample P/ACF to lag 60 and compare to the true values
acf2(___, max.lag = ___)

# Fit the seasonal model to x
sarima(x, p = 0, d = 0, q = 0, P = ___, D = 0, Q = ___, S = ___)
Редагувати та запускати код