Имеются данные об объемах потребления электроэнергии (yt) жителями региона за 16 кварталов
Требуется:
1. Построить автокорреляционную функцию и сделать вывод о наличии сезонных колебаний. 2. Построить модель временного ряда: аддитивную (с логарифмическим трендом)
3. Оценить качество модели с помощью RS теста 4. Сделать прогноз на 2 квартала вперед.
ШАГ 1. Анализ автокорреляционной функции (ACF).
1.1. Исходный ряд состоит из 16 наблюдений по кварталам, что намекает на возможную сезонность с периодом 4 (так как в году 4 квартала).
1.2. Для определения сезонных колебаний рассчитываем автокорреляционную функцию. На графике ACF обращаем внимание на автокорреляции при лагах 4, 8, 12. Если коэффициенты автокорреляции при этих лагах значимо превышают пределы доверительного интервала (обычно ±2/√n, где n – число наблюдений), это говорит о наличии сезонных компонент в данных.
1.3. Вывод: Если наблюдаются ярко выраженные...
Внутри — полный разбор, аргументация, алгоритм решения, частые ошибки и как отвечать на каверзные вопросы препода, если спросит
Попробуй решить по шагам
Попробуй один шаг и продолжи в режиме обучения или посмотри готовое решение
