1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Dự báo bằng R
Connected

Bài tập

Khám phá các tùy chọn của auto.arima()

Hàm auto.arima() cần ước lượng rất nhiều mô hình khác nhau, và nhiều lối tắt được dùng để cố gắng làm cho hàm chạy nhanh nhất có thể. Điều này có thể dẫn đến việc trả về một mô hình không thực sự có giá trị AICc nhỏ nhất. Để buộc auto.arima() làm việc kỹ hơn nhằm tìm một mô hình tốt, hãy thêm đối số tùy chọn stepwise = FALSE để xem xét một tập hợp mô hình lớn hơn nhiều.

Ở đây, bạn sẽ thử tìm một mô hình ARIMA cho dữ liệu a10 đã được nạp sẵn, trong đó chứa trợ cấp thuốc chống tiểu đường theo tháng ở Australia từ 1991 đến 2008, tính theo triệu đô la Australia. Hãy xem dữ liệu này trong console trước khi bắt đầu bài tập.

Hướng dẫn

100 XP
  • Dùng các tùy chọn mặc định trong auto.arima() để tìm một mô hình ARIMA cho a10 và lưu vào fit1.
  • Dùng auto.arima() mà không có tìm kiếm stepwise để tìm một mô hình ARIMA cho a10 và lưu vào fit2.
  • Chạy summary() cho cả fit1 và fit2 trong console của bạn, và dùng kết quả này để xác định mô hình tốt hơn. Làm tròn đến 2 chữ số thập phân, giá trị AICc của mô hình đó là bao nhiêu? Gán con số này cho AICc.
  • Cuối cùng, dùng mô hình tốt hơn dựa trên AICc để vẽ đồ thị dự báo cho 2 năm. Thiết lập h cho phù hợp.