Loại bỏ xu hướng mùa vụ bằng sai phân mùa vụ
Với chuỗi thời gian có xu hướng mùa vụ, bạn có thể dùng sai phân mùa vụ để loại bỏ các mẫu lặp theo chu kỳ. Ví dụ, dữ liệu theo tháng thường có mẫu lặp 12 tháng rất rõ. Trong những trường hợp như vậy, thay đổi hành vi qua từng năm có thể đáng quan tâm hơn thay đổi theo từng tháng, vốn phần lớn chỉ phản ánh mẫu mùa vụ chung.
Hàm diff(..., lag = s) sẽ tính sai phân trễ s hay chuỗi thay đổi mùa vụ độ dài s. Với dữ liệu theo tháng hoặc theo quý, giá trị s phù hợp lần lượt là 12 hoặc 4. Hàm diff() mặc định lag = 1 cho sai phân bậc nhất. Tương tự như trước, một chuỗi đã sai phân theo mùa sẽ có ít hơn s quan sát so với chuỗi gốc.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích chuỗi thời gian bằng R
Hướng dẫn bài tập
- Chuỗi thời gian
xđã được nạp sẵn và hiển thị trong hình bên cạnh, dao động từ dưới -10 đến trên +10. Áp dụng hàmdiff(..., lag = 4)lênxvà lưu kết quả vàodx. - Dùng
ts.plot()để hiển thị chuỗi đã biến đổidxvà lưu ý phạm vi dọc đã được thu hẹp của dữ liệu sau biến đổi. - Dùng hai lần gọi
length()để tính số lượng quan sát trongxvàdx, tương ứng.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Generate a diff of x with lag = 4. Save this to dx
dx <-
# Plot dx
# View the length of x and dx, respectively