Mô hình mùa hỗn hợp

Mô hình ARIMA trong R

David Stoffer

Professor of Statistics at the University of Pittsburgh

Mô hình mùa hỗn hợp

  • Mô hình hỗn hợp: SARIMA$(p, d, q) \times (P, D, Q)_s$

  • Xét mô hình SARIMA$(0, 0, 1) \times (1, 0, 0)_{12}$

$$X_t = \Phi X_{t-12} + W_t + \theta W_{t-1}$$

  • SAR(1): Giá trị tháng này liên quan giá trị cùng kỳ năm trước $X_{t-12}$

  • MA(1): Giá trị tháng này liên quan nhiễu tháng trước $W_{t-1}$

Mô hình ARIMA trong R

ACF và PACF của SARIMA(0,0,1) × (1,0,0) s=12

  • ACF và PACF cho mô hình hỗn hợp này:

$$X_t = .8 X_{t-12} + W_t -.5 W_{t-1}$$

ch4_2.010.png

Mô hình ARIMA trong R

ACF và PACF của SARIMA(0,0,1) × (1,0,0) s=12

  • ACF và PACF cho mô hình hỗn hợp này:

$$X_t = .8 X_{t-12} + W_t -.5 W_{t-1}$$

ch4_2.011.png

Mô hình ARIMA trong R

ACF và PACF của SARIMA(0,0,1) × (1,0,0) s=12

  • ACF và PACF cho mô hình hỗn hợp này:

$$X_t = .8 X_{t-12} + W_t -.5 W_{t-1}$$

ch4_2.013.png

Mô hình ARIMA trong R

Tính dai dẳng theo mùa

ch4_2.015.png

Mô hình ARIMA trong R

Tính dai dẳng theo mùa

ch4_2.016.png

Mô hình ARIMA trong R

Tính dai dẳng theo mùa

ch4_2.017.png

Mô hình ARIMA trong R

Hành khách hàng không

  • Tổng số hành khách quốc tế theo tháng, 1949–1960

ch4_2.020.png

Mô hình ARIMA trong R

Hành khách: ACF và PACF của ddlx

ch4_2.022.png

Mô hình ARIMA trong R

Hành khách: ACF và PACF của ddlx

ch4_2.023.png

  • Theo mùa: ACF cắt tại trễ 1s (s = 12); PACF giảm dần tại các trễ 1s, 2s, 3s…
Mô hình ARIMA trong R

Hành khách: ACF và PACF của ddlx

ch4_2.024.png

  • Theo mùa: ACF cắt tại trễ 1s (s = 12); PACF giảm dần tại các trễ 1s, 2s, 3s…
Mô hình ARIMA trong R

Hành khách: ACF và PACF của ddlx

ch4_2.025.png

  • Theo mùa: ACF cắt tại trễ 1s (s = 12); PACF giảm dần tại các trễ 1s, 2s, 3s…

  • Phi mùa: ACF và PACF đều giảm dần

Mô hình ARIMA trong R

Hành khách hàng không

airpass_fit1 <- sarima(log(AirPassengers), p = 1, 
                                           d = 1, q = 1, P = 0, 
                                           D = 1, Q = 1, S = 12)
airpass_fit1$ttable

     Estimate     SE t.value p.value
ar1    0.1960 0.2475  0.7921  0.4296
ma1   -0.5784 0.2132 -2.7127  0.0075
sma1  -0.5643 0.0747 -7.5544  0.0000

airpass_fit2 <- sarima(log(AirPassengers), 0, 1, 1, 0, 1, 1, 12)
airpass_fit2$ttable

     Estimate     SE t.value p.value
ma1   -0.4018 0.0896 -4.4825       0
sma1  -0.5569 0.0731 -7.6190       0
Mô hình ARIMA trong R

Hành khách hàng không

ch4_2.032.png

Mô hình ARIMA trong R

Ayo berlatih!

Mô hình ARIMA trong R

Preparing Video For Download...