数据分析 - 失业率 I
在视频中，我们为月度 AirPassengers 数据集的对数拟合了一个季节性 ARIMA 模型。现在，您将开始为 astsa 包中的美国月度失业率数据 unemp 拟合季节性 ARIMA 模型。
首先绘制数据图，观察趋势和季节性持续性。然后查看去趋势后的数据，并去除季节性持续性。之后，完全差分后的数据应当看起来是平稳的。
astsa 包已为您预先加载。
本练习是课程的一部分
R 中的 ARIMA 模型
练习说明
- 绘制来自
astsa的美国月度失业率（unemp）时间序列。注意其趋势和季节性。 - 对数据做去趋势并绘图，保存为
d_unemp。观察季节性持续性。 - 对去趋势后的序列做季节性差分，保存为
dd_unemp。绘制该新数据，并注意它现在看起来是平稳的。
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 unemp
# Difference your data and plot it
d_unemp <-
# Seasonally difference d_unemp and plot it
dd_unemp <- diff(___, lag = 12)