拟合 AR(2) 模型
在本练习中，我们用 AR(2) 模型 $$X_t = 1.5 X_{t-1} - .75 X_{t-2} + W_t$$ 生成了数据，使用的代码为 x <- arima.sim(model = list(order = c(2, 0, 0), ar = c(1.5, -.75)), n = 200)。请先查看模拟数据，以及样本 ACF 与 PACF 的组合图，以判断模型阶数。然后拟合模型，并将估计的参数与真实参数进行比较。
本练习是课程的一部分
R 中的 ARIMA 模型
练习说明
- 已预加载 astsa 包。
x含有 200 个 AR(2) 观测值。 - 使用
plot()绘制x中的生成数据。 - 使用
astsa包的acf2()绘制样本 ACF 与 PACF 的组合图。 - 使用
sarima()对x中先前生成的数据拟合 AR(2) 模型。查看 t 表，并将估计值与真实值进行比较。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# astsa is preloaded
# Plot x
# Plot the sample P/ACF of x
# Fit an AR(2) to the data and examine the t-table