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

Bài tập

Chẩn đoán - mô phỏng quá khớp (overfitting)

Một cách để kiểm tra phân tích là cố tình quá khớp mô hình bằng cách thêm một tham số, để xem điều đó có làm thay đổi kết quả không. Nếu việc thêm tham số khiến kết quả thay đổi mạnh, bạn nên xem xét lại mô hình. Ngược lại, nếu kết quả hầu như không đổi, bạn có thể tin tưởng rằng mô hình khớp đúng.

Chúng tôi đã tạo 250 quan sát từ mô hình ARIMA(0,1,1) với tham số MA bằng 0.9. Trước tiên, bạn sẽ khớp mô hình với dữ liệu bằng các kỹ thuật tiêu chuẩn.

Sau đó, bạn có thể kiểm tra mô hình bằng cách quá khớp (thêm một tham số) để xem có tạo khác biệt không. Trong trường hợp này, bạn sẽ thêm một tham số MA nữa để thấy rằng nó không cần thiết.

Như thường lệ, gói astsa đã được nạp sẵn và dữ liệu đã tạo trong x đã được vẽ sẵn. Dữ liệu sai phân diff(x) cũng đã được vẽ. Lưu ý rằng nó có vẻ dừng (stationary).

Hướng dẫn

100 XP
  • Vẽ ACF và PACF mẫu của dữ liệu đã sai phân bằng acf2() và lưu ý rằng mô hình được nhận diện khá dễ.
  • Khớp mô hình ARIMA(0,1,1) cho dữ liệu mô phỏng bằng sarima(). So sánh ước lượng tham số MA với giá trị thực 0.9 và xem các biểu đồ phần dư.
  • Quá khớp mô hình bằng cách thêm một tham số MA. Tức là, khớp ARIMA(0,1,2) cho dữ liệu và so sánh với lần chạy ARIMA(0,1,1).