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模型选择 - I

根据对数化并差分后的 varve 数据（dl_varve）的样本 P/ACF，指示为 MA(1)。拟合 ARMA 的最佳做法是从低阶模型开始，然后一次只增加一个参数，观察结果是否发生变化。

在本练习中，您将对 dl_varve 拟合多个模型，并记录每个模型的 AIC 和 BIC。下一练习中，您将使用这些 AIC 和 BIC 来选择模型。请记住，您需要保留 AIC 和/或 BIC 最小的模型。

开始之前的说明：

sarima(x, p = 0, d = 0, q = 1) 与 sarima(x, 0, 0, 1)

是等价的。

本练习是课程的一部分

R 中的 ARIMA 模型

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练习说明

  • 已预加载 astsa 包。序列 varve 已按 dl_varve <- diff(log(varve)) 完成取对数并差分。
  • 使用 sarima() 为 dl_varve 拟合一个 MA(1)。仔细查看 sarima() 的输出，找到该模型的 AIC 和 BIC。
  • 重复上一步，但通过拟合 MA(2) 模型来增加一个 MA 参数。根据 AIC 和 BIC，这是否优于之前的模型？
  • 不增加 MA 参数，而是在原始的 MA(1) 基础上增加一个 AR 参数。也就是说，为 dl_varve 拟合一个 ARMA(1,1)。根据 AIC 和 BIC，这是否优于之前的模型？

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Fit an MA(1) to dl_varve.   


# Fit an MA(2) to dl_varve. Improvement?


# Fit an ARMA(1,1) to dl_varve. Improvement?
编辑并运行代码