Önce temel bilgiler

R ile ARIMA Modelleri

David Stoffer

Professor of Statistics at the University of Pittsburgh

Hakkımda

 

  • İstatistik Profesörü

ch1_1.004.png

R ile ARIMA Modelleri

Hakkımda

 

  • İstatistik Profesörü
  • Zaman serileri üzerine iki kitabın eş yazarı
  • astsa paketi

ch1_1.006.png

R ile ARIMA Modelleri

Zaman Serisi Verileri - I

library(astsa)
plot(jj, main = "Johnson & Johnson Quarterly Earnings per Share", type = "c") 
text(jj, labels = 1:4, col = 1:4)

ch1_1.010.png

R ile ARIMA Modelleri

Zaman Serisi Verileri - II

library(astsa)
plot(globtemp, main = "Global Temperature Deviations", type= "o")

ch1_1.013.png

R ile ARIMA Modelleri

Zaman Serisi Verileri - III

library(xts)
plot(sp500w, main = "S&P 500 Weekly Returns")

ch1_1.016.png

R ile ARIMA Modelleri

Zaman Serisi Regresyon Modelleri

Regresyon: $Y_i = \beta X_i + \epsilon_i$, burada $\epsilon_i$ beyaz gürültüdür

Beyaz gürültü:

  • ortak varyanslı bağımsız normaler
  • zaman serisinin temel yapı taşıdır

Otokorelasyonlu regresyon (AR): $X_t = \phi X_{t-1} + \epsilon_t \ $ ($\epsilon_t$ beyaz gürültü)

Hareketli ortalama (MA): $\epsilon_t = W_t + \theta W_{t-1} \ $ ($W_t$ beyaz gürültü)

ARMA: $X_t = \phi X_{t-1} + W_t + \theta W_{t-1} \ $

R ile ARIMA Modelleri

Hadi pratik yapalım!

R ile ARIMA Modelleri

Preparing Video For Download...