1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Forecasting v R
Connected

cvičení

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.

Pokyny

100 XP
  • 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.