6.4.4.8. 박스-젠킨스 모델 진단
November 25, 2016
안정적인 단변량 과정에서 가정 박스-젠킨스 모델에서 모델을 진단하는 것은 비선형 최소 제곱법 맞춤에서 모델을 검증하는 것과 비슷하다.
즉, 오차 항 \(A_{t}\)가 정상적인 단변량 과정의 가정을 따른다고 가정한다. 원 데이터에서 맞춘 곡선을 뺀 나머지는 일정한 평균과 분산을 가지는 어떤 고정된 분포에서 나온 백색 소음일 것이다(아니면 분포가 정규 분포면 독립적). 박스-젠킨스 모델이 데이터에 잘 맞는 모델일면, 나머지는 이러한 가정에 잘 맞을 것이다.
이러한 가정이 맞지 않으면, 좀 더 적절한 모델로 맞출 필요가 있다. 즉, 모델 판별 과정으로 돌아가서 좀 더 나은 모델을 찾아야 한다. 나머지 분석이 더 적절한 모델을 만드는 데 단서가 되기를 바란다.
나머지에 대한 4개의 그래프 EDA 장에서 이야기한 것처럼, 박스-젠킨스 모델의 나머지가 가정을 따르는지 확인하는 한 가지 방법은 나머지에 대한 4개의 그래프와 나머지의 자기상관 그래프를 그리는 것이다. 박스Box-융Ljung (1978) 통계 값을 살펴볼 수도 있다.
Negiz 데이터 사례 연구에 박스-젠킨스 모델에서 나머지를 분석하는 예가 있다.