拟合纯季节性模型
与其他模型类似，您可以使用 astsa 包中的 sarima() 命令在 R 中拟合季节性模型。
为了直观理解纯季节性模型的行为，最好先看模拟数据。我们从纯季节性模型 $$X_t = .9 X_{t-12} + W_t + .5 W_{t-12}\,$$ 生成了 250 个观测值，可记作 SARMA(P = 1, Q = 1)S = 12。为您绘制了 3 年的数据，以及该模型的 ACF 和 PACF。
您将把生成数据的样本 ACF 和 PACF 与给出的真实值进行比较。
astsa 包已为您预加载，生成的数据存放在 x 中。
本练习是课程的一部分
R 中的 ARIMA 模型
练习说明
- 使用
acf2()绘制生成数据的样本 ACF 和 PACF，滞后到 60，并与真实值比较。要估计到 60 阶滞后，请将max.lag参数设为60。 - 使用
sarima()将模型拟合到生成的数据。除了在sarima()中指定p、d、q参数外，还要指定P、D、Q和S（注意 R 区分大小写）。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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 = ___)