Investigue resíduos de modelos de séries temporais
Tendo encontrado o modelo que descreve com sucesso a série temporal de interesse, o resíduo de ajuste deverá ser um processo de ruído branco Gaussiano.
Dados mensais de mortes acidentais nos EUA de 1973 até 1978.
| In[1]:= |  X |
| In[2]:= |  X |
| Out[2]= |  |
Ajuste um modelo ARMA para os dados.
| In[3]:= |  X |
| Out[3]= |  |
Autocorrelação, autocorrelação parcial e gráficos Ljung-Box sugerem correlação com atraso de 12.
| In[4]:= |  X |
| Out[4]= |  |
Ajuste um modelo ARMA sazonal com sazonalidade de 12.
| In[5]:= |  X |
| Out[5]= |  |
Os gráficos ACF, PACF e Ljung-Box indicam que os resíduos são provavelmente ruídos brancos.
| In[6]:= |  X |
| Out[6]= |  |
Critérios de seleção favorecem o modelo sazonal em vez do modelo não sazonal.
| In[7]:= |  X |
| Out[7]//TableForm= | |
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