Začněte nyníZačněte zdarma

Prozkoumání možností funkce auto.arima()

Funkce auto.arima() musí odhadnout velké množství různých modelů, a proto používá různé zkratky, aby byla co nejrychlejší. To může způsobit, že vrátí model, který ve skutečnosti nemá nejmenší hodnotu AICc. Chceš-li, aby auto.arima() hledala kvalitní model důkladněji, přidej volitelný argument stepwise = FALSE — tím prohledáš mnohem větší sadu modelů.

V tomto cvičení zkusíš najít model ARIMA pro předem načtená data a10, která obsahují měsíční dotace na antidiabetické léky v Austrálii od roku 1991 do roku 2008 v milionech australských dolarů. Před začátkem cvičení si je prohlédni v konzoli.

Toto cvičení je součástí kurzu

Forecasting v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Pomocí výchozích nastavení funkce auto.arima() najdi model ARIMA pro data a10 a ulož ho do proměnné fit1.
  • Pomocí auto.arima() bez stepwise prohledávání najdi model ARIMA pro data a10 a ulož ho do proměnné fit2.
  • Spusť summary() pro oba modely fit1 a fit2 v konzoli a urči, který z nich je lepší. Na 2 desetinná místa: jaká je jeho hodnota AICc? Přiřaď toto číslo do proměnné AICc.
  • Nakonec pomocí lepšího modelu dle AICc vykresli předpovědi na 2 roky dopředu. Nastav odpovídající hodnotu h.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Find an ARIMA model for a10
fit1 <- ___

# Don't use a stepwise search
fit2 <- ___

# AICc of better model
AICc <- ___

# Compute 2-year forecasts from better model
___ %>% ___ %>% ___
Upravit a spustit kód