Module 4: Time Series ⏳

📝 Stats

• Số lượng: 8 câu hỏi
• Độ khó: Cao
• Mục tiêu: Không dùng tương lai để đoán quá khứ.

MCQ

Q1. Tính "Dừng" (Stationarity) trong chuỗi thời gian nghĩa là gì?

• [ ] Chuỗi không thay đổi giá trị theo thời gian (đường thẳng nằm ngang).
• [ ] Chuỗi có giá trị trung bình (Mean) và phương sai (Variance) không đổi theo thời gian.
• [ ] Chuỗi không có dữ liệu thiếu (NA).
• [ ] Chuỗi không có tính mùa vụ.

Đáp án: Chuỗi có Mean và Variance không đổi theo thời gian.

Q2. Thành phần "I" (Integrated) trong ARIMA(p,d,q) đại diện cho bước xử lý nào?

• [ ] Hồi quy (Regression).
• [ ] Sai phân (Differencing) để khử trend.
• [ ] Trung bình trượt (Moving Average).
• [ ] Logarit hóa.

Đáp án: Sai phân (Differencing).

---

Coding Challenge

Challenge: Auto ARIMA

Sử dụng dữ liệu AirPassengers (có sẵn trong R).

1. Chuyển đổi sang tsibble (nếu dùng fable) hoặc dùng forecast package (cổ điển).
2. Fit mô hình auto.arima.
3. Dự báo 12 tháng tiếp theo.
4. Vẽ biểu đồ dự báo.

library(forecast)

# Data có sẵn dạng ts
data <- AirPassengers

# Fit model
fit <- auto.arima(data)

# Forecast
fc <- forecast(fit, h = 12)

# Plot
plot(fc)