Khớp một mô hình mùa vụ hỗn hợp

Phụ thuộc thuần mùa vụ như đã khảo sát ở đầu chương khá hiếm gặp. Hầu hết chuỗi thời gian theo mùa đều có phụ thuộc hỗn hợp, nghĩa là chỉ một phần biến thiên được giải thích bởi xu hướng mùa vụ.

Nhắc lại rằng mô hình mùa vụ đầy đủ được ký hiệu SARIMA(p,d,q)x(P,D,Q)_S, trong đó các chữ in hoa biểu thị bậc phần mùa vụ.

Như trước, bài này yêu cầu bạn so sánh cặp P/ACF mẫu với các giá trị thực cho một số dữ liệu mùa vụ mô phỏng và khớp mô hình cho dữ liệu bằng sarima(). Lần này, dữ liệu mô phỏng đến từ một mô hình mùa vụ hỗn hợp, SARIMA(0,0,1)x(0,0,1)₁₂. Các biểu đồ hiển thị ba năm dữ liệu, cùng với ACF và PACF của mô hình. Hãy lưu ý rằng, trái với mô hình thuần mùa vụ, có tương quan ở cả các độ trễ phi mùa vụ lẫn các độ trễ mùa vụ.

Như thường lệ, gói astsa đã được nạp sẵn. Dữ liệu được tạo nằm trong x.