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.

Bài tập này là một phần của khóa học

Dự báo bằng R

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

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.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

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

# Find an ARIMA model for a10
fit1 <- ___

# Don't use a stepwise search
fit2 <- ___

# AICc of better model
AICc <- ___

# Compute 2-year forecasts from better model
___ %>% ___ %>% ___

Chỉnh sửa và Chạy Mã

Bài tập này là một phần của khóa học

Dự báo bằng R

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.9+

Bắt đầu khóa học miễn phí

Việc đầu tiên trong bất kỳ phân tích dữ liệu nào là vẽ biểu đồ dữ liệu. Biểu đồ giúp bạn nhìn thấy nhiều đặc điểm của dữ liệu, bao gồm các mẫu lặp lại, điểm bất thường và các thay đổi theo thời gian. Những đặc điểm quan sát được trên đồ thị dữ liệu sau đó cần được đưa vào, càng nhiều càng tốt, trong các phương pháp dự báo sẽ sử dụng.

Exercise 1: Chào mừng đến với Dự báo bằng R Exercise 2: Tạo đối tượng chuỗi thời gian trong R Exercise 3: Biểu đồ chuỗi thời gian Exercise 4: Biểu đồ theo mùa Exercise 5: Xu hướng, tính thời vụ và tính chu kỳ Exercise 6: Tự tương quan của chuỗi thời gian không có tính mùa vụ Exercise 7: Tự tương quan của chuỗi thời gian có mùa vụ và chu kỳ Exercise 8: Ghép ACF với chuỗi thời gian Exercise 9: Nhiễu trắng Exercise 10: Giá cổ phiếu và nhiễu trắng

Trong chương này, bạn sẽ học các công cụ tổng quát hữu ích cho nhiều tình huống dự báo khác nhau. Chúng tôi sẽ mô tả một số phương pháp dự báo chuẩn so sánh (benchmark), các cách kiểm tra liệu một phương pháp dự báo đã khai thác đầy đủ thông tin sẵn có hay chưa, và các phương pháp đo lường độ chính xác dự báo. Mỗi công cụ được thảo luận trong chương này sẽ được dùng lặp lại ở các chương sau khi bạn phát triển và khám phá nhiều phương pháp dự báo khác nhau.

Exercise 1: Dự báo và các kịch bản tương lai có thể xảy ra Exercise 2: Các phương pháp dự báo naive Exercise 3: Giá trị khớp và phần dư Exercise 4: Kiểm tra phần dư chuỗi thời gian Exercise 5: Tập huấn luyện và tập kiểm tra Exercise 6: Đánh giá độ chính xác dự báo của các phương pháp không theo mùa Exercise 7: Đánh giá độ chính xác của các phương pháp theo mùa Exercise 8: Mô hình dự báo của tôi có tốt không?Exercise 9: Cross-validation cho chuỗi thời gian Exercise 10: Sử dụng tsCV() cho cross-validation chuỗi thời gian

Các dự báo từ phương pháp làm trơn hàm mũ là trung bình có trọng số của các quan sát trong quá khứ, với trọng số giảm dần theo hàm mũ khi quan sát càng cũ. Nói cách khác, quan sát càng gần hiện tại thì trọng số càng cao. Khung phương pháp này tạo ra dự báo đáng tin cậy một cách nhanh chóng và cho nhiều loại chuỗi thời gian, đây là lợi thế lớn và rất quan trọng cho các ứng dụng kinh doanh.

Exercise 1: Dự báo trọng số mũ Exercise 2: Làm trơn mũ đơn giản Exercise 3: SES so với naive Exercise 4: Các phương pháp làm trơn mũ có xu thế Exercise 5: Các phương pháp xu hướng của Holt Exercise 6: Các phương pháp san bằng mũ có xu thế và tính mùa vụ Exercise 7: Holt-Winters với dữ liệu theo tháng Exercise 8: Phương pháp Holt–Winters với dữ liệu theo ngày Exercise 9: Mô hình không gian trạng thái cho san bằng mũ Exercise 10: Dự báo tự động với san bằng mũ (exponential smoothing)Exercise 11: ETS so với seasonal naive Exercise 12: Ghép mô hình với chuỗi thời gian Exercise 13: Khi nào ETS thất bại?

Mô hình ARIMA cung cấp một cách tiếp cận khác cho dự báo chuỗi thời gian. Làm trơn hàm mũ và mô hình ARIMA là hai hướng tiếp cận được dùng rộng rãi nhất cho dự báo chuỗi thời gian và mang tính bổ sung cho nhau. Trong khi các mô hình làm trơn hàm mũ dựa trên mô tả xu hướng và tính thời vụ trong dữ liệu, mô hình ARIMA nhằm mô tả tự tương quan trong dữ liệu.

Exercise 1: Biến đổi để ổn định phương sai Exercise 2: Biến đổi Box-Cox cho chuỗi thời gian Exercise 3: Sai phân không mùa vụ để đạt tính dừng Exercise 4: Sai phân theo mùa để đạt tính dừng Exercise 5: Mô hình ARIMA Exercise 6: Mô hình ARIMA tự động cho chuỗi thời gian không theo mùa Exercise 7: Dự báo với mô hình ARIMA Exercise 8: So sánh auto.arima() và ets() trên dữ liệu không có mùa vụ Exercise 9: Mô hình ARIMA theo mùa (Seasonal ARIMA)Exercise 10: ARIMA tự động cho chuỗi thời gian có tính mùa vụ Exercise 11: Khám phá các tùy chọn của auto.arima()

Bài tập hiện tại

Exercise 12: So sánh auto.arima() và ets() trên dữ liệu theo mùa

Các mô hình chuỗi thời gian ở những chương trước hoạt động tốt với nhiều chuỗi, nhưng thường không phù hợp cho dữ liệu theo tuần hoặc theo giờ, và chúng không cho phép đưa thêm các thông tin khác như ảnh hưởng của ngày lễ, hoạt động của đối thủ, thay đổi pháp luật, v.v. Trong chương này, bạn sẽ xem xét một số phương pháp xử lý tính thời vụ phức tạp hơn, và cân nhắc cách mở rộng mô hình ARIMA để có thể đưa các thông tin bổ sung vào trong mô hình.

Exercise 1: Hồi quy động Exercise 2: Dự báo doanh số có xét đến chi phí quảng cáo Exercise 3: Dự báo nhu cầu điện Exercise 4: Hồi quy điều hòa động Exercise 5: Dự báo dữ liệu theo tuần Exercise 6: Hồi quy điều hòa cho tính mùa vụ đa bội Exercise 7: Dự báo số lượt đặt cuộc gọi Exercise 8: Mô hình TBATS Exercise 9: Mô hình TBATS cho nhu cầu điện Exercise 10: Tương lai của bạn với dự báo!