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检验时间序列残差

在应用预测方法时，务必检查残差是否"表现良好"（即没有离群点或模式），并且类似白噪声。预测区间是在假设残差也服从正态分布的前提下计算的。您可以使用 checkresiduals() 函数来验证这些特性；它还会给出 Ljung-Box 检验的结果。

到目前为止，您还没有使用过管道函数（%>%），现在是个很好的时机来引入它。当函数嵌套较多时，使用管道可以让代码更易读。为保持一致，请始终在函数名后加上圆括号，以便与其他对象区分，即使函数没有参数。示例如下：

> function(foo)       # 这两行
> foo %>% function()  # 是等价的！

> foo %>% function    # 不一致

在本练习中，您将对与上一个练习等价的预测对象运行以上函数（fcgoog 来自对 goog 应用 naive()，fcbeer 来自对 ausbeer 应用 snaive()）。

本练习是课程的一部分

R 中的预测

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练习说明

  • 使用上述管道写法，在与 fcgoog 等价的预测对象上运行 checkresiduals()。
  • 根据该 Ljung-Box 检验的结果，残差是否类似白噪声？将 googwn 赋值为 TRUE 或 FALSE。
  • 用类似的管道写法，在与 fcbeer 等价的预测对象上运行 checkresiduals()。
  • 根据该 Ljung-Box 检验的结果，残差是否类似白噪声？将 beerwn 赋值为 TRUE 或 FALSE。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Check the residuals from the naive forecasts applied to the goog series
goog %>% naive() %>% ___

# Do they look like white noise (TRUE or FALSE)
googwn <- ___

# Check the residuals from the seasonal naive forecasts applied to the ausbeer series
___

# Do they look like white noise (TRUE or FALSE)
beerwn <- ___
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