Box-Cox transformace pro časové řady
V tomto cvičení použiješ Box-Cox transformaci ke stabilizaci rozptylu přednahrané série a10, která obsahuje měsíční prodeje antidiabetických léků v Austrálii v letech 1991–2008.
Budeš experimentovat s argumentem lambda (\(\lambda\)) a sledovat, jak ovlivňuje výslednou transformaci. Všimni si, že malé změny hodnoty \(\lambda\) mají na výslednou sérii jen nepatrný vliv. Hledáš takovou hodnotu \(\lambda\), při které budou sezónní výkyvy přibližně stejně velké v celém průběhu série.
Připomeň si z videa, že doporučený rozsah hodnot lambda je \(-1 ≤ \lambda ≤ 1\).
Toto cvičení je součástí kurzu
Forecasting v R
Pokyny k cvičení
- Vykresli sérii
a10a sleduj, jak se rozptyl zvyšuje s rostoucí úrovní série. - Zkus sérii transformovat pomocí funkce
BoxCox()podle vzorového kódu. Vyzkoušej čtyři hodnotylambda:0.0,0.1,0.2a0.3. Dokážeš určit, která hodnota lambda přibližně stabilizuje rozptyl? - Porovnej svou zvolenou hodnotu
lambdas hodnotou vrácenou funkcíBoxCox.lambda().
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Plot the series
___
# Try four values of lambda in Box-Cox transformations
a10 %>% BoxCox(lambda = ___) %>% autoplot()
___
___
___
# Compare with BoxCox.lambda()
___