Sezónní grafy
Kromě časových grafů existují i další užitečné způsoby vizualizace dat, které pomáhají zvýraznit sezónní vzory a sledovat jejich vývoj v čase.
- Sezónní graf je podobný časovému grafu s tím rozdílem, že data jsou vynesena oproti jednotlivým „sezónám", ve kterých byla pozorována. Vytvoříš ho pomocí funkce
ggseasonplot()stejným způsobem jako při použitíautoplot(). - Zajímavou variantou sezónního grafu je použití polárních souřadnic, kde je časová osa kruhová místo vodorovné. Stačí přidat argument
polara nastavit ho naTRUE. - Graf podřad se skládá z miniaturních časových grafů pro každou sezónu. Průměr pro každou sezónu je zde znázorněn modrou vodorovnou čárou.
Jedním ze způsobů, jak rozdělit časovou řadu, je použití funkce window(), která z objektu x extrahuje podmnožinu pozorovanou v časovém rozmezí start a end.
> window(x, start = NULL, end = NULL)
V tomto cvičení načteš balíček fpp2 a použiješ dvě jeho datové sady:
a10obsahuje měsíční objemy prodeje antidiabetických léků v Austrálii. Dokážeš z grafů určit, který měsíc má každý rok nejvyšší objem prodeje? Co je neobvyklého na výsledcích z března a dubna 2008?ausbeerobsahuje čtvrtletní produkci piva v Austrálii. Co se děje s produkcí piva ve čtvrtém čtvrtletí?
Tyto příklady ti pomohou lépe pochopit, jak takové grafy vypadají a k čemu jsou užitečné.
Toto cvičení je součástí kurzu
Forecasting v R
Pokyny k cvičení
- Pomocí
library()načti balíčekfpp2. - Pomocí
autoplot()aggseasonplot()vytvoř grafy pro dataa10. - Pomocí funkce
ggseasonplot()a jejího argumentupolarvytvoř graf v polárních souřadnicích pro dataa10. - Pomocí funkce
window()vyfiltruj z datausbeerpouze záznamy počínaje rokem 1992. - Nakonec pomocí
autoplot()aggsubseriesplot()vytvoř grafy pro řadubeer.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Load the fpp2 package
___
# Create plots of the a10 data
___
___
# Produce a polar coordinate season plot for the a10 data
ggseasonplot(___, polar = ___)
# Restrict the ausbeer data to start in 1992
beer <- ___(___, ___)
# Make plots of the beer data
___
___