擬合純季節性模型
和其他模型一樣，你可以用 astsa 套件中的 sarima() 指令在 R 中擬合季節性模型。
要先掌握純季節性模型的行為，最適合先看模擬資料。我們從純季節性模型 $$X_t = .9 X_{t-12} + W_t + .5 W_{t-12}\,,$$ 產生了 250 筆觀測值。這個模型可記為 SARMA(P = 1, Q = 1)S = 12。我們已為你繪出 3 年的資料，以及該模型的 ACF 與 PACF。
你將把產生資料的樣本 ACF 與 PACF 與畫面上顯示的真實值進行比較。
astsa 套件已預先載入，產生的資料存在 x 中。
本練習屬於課程
R 中的 ARIMA 模型
練習說明
- 使用
acf2()繪製產生資料的樣本 ACF 和 PACF，延伸到落後 60，並與真實值比較。若要估計到落後 60，將max.lag引數設為60。 - 使用
sarima()對產生的資料擬合模型。除了在sarima()指令中指定p、d、q外，也要指定P、D、Q、S（注意 R 區分大小寫）。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Plot sample P/ACF to lag 60 and compare to the true values
acf2(___, max.lag = ___)
# Fit the seasonal model to x
sarima(x, p = 0, d = 0, q = 0, P = ___, D = 0, Q = ___, S = ___)