Začněte nyníZačněte zdarma

Kontrola reziduí časové řady

Při aplikaci jakékoli metody předpovídání je důležité vždy zkontrolovat, zda se rezidua chovají správně (tj. bez odlehlých hodnot nebo vzorů) a připomínají bílý šum. Predikční intervaly se počítají za předpokladu, že rezidua mají také normální rozdělení. K ověření těchto vlastností můžeš použít funkci checkresiduals(), která ti také poskytne výsledky Ljung-Boxova testu.

Funkci pipe (%>%) jsme zatím nepoužívali, ale teď je skvělá příležitost ji představit. Při mnoha vnořených funkcích pipe výrazně zpřehledňuje kód. Pro konzistentnost vždy za názvem funkce uváděj závorky, abys ji odlišil/a od ostatních objektů, a to i tehdy, když nemá žádné argumenty. Příklad najdeš níže:

> function(foo)       # These two
> foo %>% function()  # are the same!

> foo %>% function    # Inconsistent

V tomto cvičení otestuješ výše uvedené funkce na předpovědích odpovídajících těm, které jsi vytvořil/a v předchozím cvičení (fcgoog získané aplikací naive() na goog a fcbeer získané aplikací snaive() na ausbeer).

Toto cvičení je součástí kurzu

Forecasting v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Pomocí výše uvedené funkce pipe spusť checkresiduals() na předpovědi odpovídající fcgoog.
  • Na základě výsledků Ljung-Boxova testu urči, zda rezidua připomínají bílý šum. Přiřaď proměnné googwn hodnotu TRUE nebo FALSE.
  • Pomocí podobné funkce pipe spusť checkresiduals() na předpovědi odpovídající fcbeer.
  • Na základě výsledků Ljung-Boxova testu urči, zda rezidua připomínají bílý šum. Přiřaď proměnné beerwn hodnotu TRUE nebo FALSE.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Check the residuals from the naive forecasts applied to the goog series
goog %>% naive() %>% ___

# Do they look like white noise (TRUE or FALSE)
googwn <- ___

# Check the residuals from the seasonal naive forecasts applied to the ausbeer series
___

# Do they look like white noise (TRUE or FALSE)
beerwn <- ___
Upravit a spustit kód