Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Ước lượng một mô hình thuần theo mùa

Tương tự các mô hình khác, bạn có thể ước lượng mô hình theo mùa trong R bằng lệnh sarima() thuộc gói astsa.

Để cảm nhận cách mô hình thuần theo mùa hoạt động, tốt nhất là xem dữ liệu mô phỏng. Chúng tôi đã tạo 250 quan sát từ một mô hình thuần theo mùa được cho bởi $$X_t = .9 X_{t-12} + W_t + .5 W_{t-12}\,,$$ mà ta ký hiệu là SARMA(P = 1, Q = 1)S = 12. Ba năm dữ liệu và ACF/PACF của mô hình đã được vẽ sẵn cho bạn.

Bạn sẽ so sánh các giá trị ACF và PACF mẫu từ dữ liệu sinh ra với các giá trị thật được hiển thị.

Gói astsa đã được nạp sẵn và dữ liệu mô phỏng nằm trong x.

Bài tập này là một phần của khóa học

Mô hình ARIMA trong R

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Dùng acf2() để vẽ ACF và PACF mẫu của dữ liệu mô phỏng đến độ trễ 60 và so sánh với các giá trị thực. Để ước lượng đến độ trễ 60, đặt đối số max.lag bằng 60.
  • Ước lượng mô hình cho dữ liệu mô phỏng bằng sarima(). Bên cạnh các đối số p, d, và q trong lệnh sarima(), hãy chỉ định thêm P, D, Q, và S (lưu ý R phân biệt chữ hoa chữ thường).

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# 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 = ___)
Chỉnh sửa và Chạy Mã