Grafy časových řad
První krok každé datové analýzy je vizualizace dat. Grafy ti umožní odhalit mnoho vlastností dat – vzory, neobvyklé hodnoty, změny v čase i vztahy mezi proměnnými. Stejně jako typ dat určuje, kterou metodu předpovídání použít, určuje také, jaký typ grafu je vhodný.
Pro vytvoření časového grafu dat s panely nebo bez nich můžeš použít funkci autoplot():
> autoplot(usnim_2002, facets = FALSE)
Tato metoda – stejně jako mnohé další v tomto kurzu – přijímá logické argumenty. Hodnoty T i TRUE znamenají „pravda" a F i FALSE znamenají „nepravda". Jenže T a F lze v kódu přepsat, proto se ve zbytku kurzu spolehni výhradně na TRUE a FALSE.
V tomto cvičení využiješ ještě dvě funkce: which.max() a frequency().
which.max() vrátí nejmenší index maximální hodnoty:
> x <- c(4, 5, 5)
> which.max(x)
[1] 2
Počet pozorování za jednotku času zjistíš pomocí frequency(). Vzpomeň si na data usnim_2002 z předchozího cvičení:
> frequency(usnim_2002)
[1] 4
Protože kurz pracuje s balíčky forecast a ggplot2, jsou už načteny do tvého pracovního prostředí. Stejně tak je k dispozici myts z předchozího cvičení a tyto tři řady (dostupné v balíčku forecast):
gold– ceny zlata v amerických dolarechwoolyrnq– data o produkci vlněné příze v Austráliigas– australská produkce plynu
Toto cvičení je součástí kurzu
Forecasting v R
Pokyny k cvičení
- Vykresli data uložená jako
mytspomocí funkceautoplot()s použitím panelů (facetting). - Vykresli stejná data bez panelů – nastav příslušný argument na
FALSE. Co se změní? - Vykresli časové řady
gold,woolyrnqagasjako samostatné grafy. - Pomocí
which.max()najdi odlehlou hodnotu v řaděgold. O které pozorování jde? - Aplikuj funkci
frequency()na každou komoditu a zjisti počet pozorování za jednotku času – například pro týdenní data by výsledek byl 52.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Plot the data with facetting
autoplot(___, facets = ___)
# Plot the data without facetting
___
# Plot the three series
autoplot(___)
___
___
# Find the outlier in the gold series
goldoutlier <- ___(___)
# Look at the seasonal frequencies of the three series
frequency(___)
___
___