1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Mô hình ARIMA trong R
Connected

Bài tập

ARIMA mô phỏng

Trước khi phân tích dữ liệu chuỗi thời gian thực tế, bạn nên thử làm việc với một mô hình phức tạp hơn một chút.

Ở đây, chúng tôi đã tạo 250 quan sát từ mô hình ARIMA(2,1,0) có trôi (drift) được cho bởi $$Y_t = 1 + 1.5 Y_{t-1} - .75 Y_{t-2} + W_t\,$$ trong đó \(Y_t = \nabla X_t = X_{t} - X_{t-1}\).

Bạn sẽ dùng các kỹ thuật đã học để khớp một mô hình với dữ liệu.

Gói astsa đã được nạp sẵn và dữ liệu sinh ra nằm trong x. Chuỗi x và chuỗi đã khử xu hướng y <- diff(x) đã được vẽ.

Hướng dẫn

100 XP
  • Vẽ ACF và PACF mẫu bằng acf2() của dữ liệu sai phân diff(x) để xác định mô hình.
  • Khớp mô hình ARIMA(2,1,0) bằng sarima() cho dữ liệu đã sinh. Kiểm tra bảng t và các thông tin đầu ra khác để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình.