1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Phân tích chuỗi thời gian bằng R
Connected

Bài tập

Dự báo đơn giản từ mô hình MA đã ước lượng

Giờ bạn đã ước lượng xong một mô hình MA với dữ liệu Nile, bước tiếp theo là thực hiện vài dự báo đơn giản với mô hình này. Tương tự các loại mô hình khác, bạn có thể dùng hàm predict() để tạo dự báo đơn giản từ mô hình MA đã ước lượng. Hãy nhớ rằng giá trị $pred là dự báo, còn $se là sai số chuẩn của dự báo đó; cả hai đều dựa trên mô hình MA đã fit.

Một lần nữa, để dự báo cho nhiều giai đoạn sau quan sát cuối cùng, bạn có thể dùng đối số n.ahead = h khi gọi predict(). Các dự báo được tạo đệ quy từ 1 đến h bước trước từ cuối chuỗi thời gian quan sát được. Tuy nhiên, lưu ý rằng ngoại trừ dự báo 1 bước, tất cả các dự báo từ mô hình MA đều bằng với giá trị trung bình ước lượng (intercept).

Trong bài này, bạn sẽ dùng mô hình MA suy ra từ dữ liệu Nile để tạo các dự báo đơn giản về mức lưu lượng sông Nile trong tương lai. Mô hình MA từ bài trước đã có sẵn trong môi trường của bạn.

Hướng dẫn

100 XP
  • Dùng predict() để dự báo lưu lượng sông Nile năm 1971. Lưu dự báo vào predict_MA.
  • Dùng predict_MA cùng với $pred[1] để lấy dự báo 1 bước.
  • Gọi predict() lần nữa để dự báo từ 1971 đến 1980. Để làm vậy, đặt đối số n.ahead bằng 10.
  • Chạy đoạn mã đã viết sẵn để vẽ chuỗi thời gian Nile cùng với dự báo và khoảng dự báo 95%.