Lesson 03: Time Series cơ bản
Kéo slider để tạo time series tổng hợp, xem decomposition và ACF/PACF trực quan.
1. Tạo Time Series và Phân tách
Điều chỉnh các thành phần để tạo chuỗi tổng hợp rồi xem decomposition tách biệt từng phần.
slope = 0.30
A = 4.0
s = 12
σ = 1.50
2. Stationarity — So sánh Random Walk vs AR(1)
Xem trực quan tại sao Random Walk không dừng còn AR(1) với |φ| < 1 thì dừng.
φ = 0.80
Random Walk (y_t = y_{t-1} + ε)
AR(1): y_t = φ × y_{t-1} + ε
First Difference (∇y_t = y_t − y_{t-1})
3. ACF và PACF — Nhận dạng mô hình
Chọn loại mô hình để thấy pattern ACF/PACF đặc trưng. Đây là cách nhận dạng AR vs MA.
ACF
PACF
Bảng nhận dạng nhanh:
| Mô hình | ACF | PACF |
|---|---|---|
| White Noise | Tất cả trong ngưỡng | Tất cả trong ngưỡng |
| AR(p) | Giảm dần (decay) | Cutoff sau lag p |
| MA(q) | Cutoff sau lag q | Giảm dần (decay) |
| ARMA(p,q) | Giảm dần | Giảm dần |
4. Dự báo đơn giản — Exponential Smoothing
So sánh Naive, Seasonal Naive và Exponential Smoothing (SES) trên synthetic data.
α = 0.30
h = 12
Thực tế
SES forecast
Naive