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Saisonale Plots

Neben Zeitreihenplots gibt es weitere hilfreiche Möglichkeiten, Daten darzustellen, um saisonale Muster hervorzuheben und Veränderungen dieser Muster im Zeitverlauf zu zeigen.

  • Ein saisonaler Plot ist einem Zeitreihenplot ähnlich, nur dass die Daten gegen die einzelnen „Saisons“ aufgetragen werden, in denen die Daten beobachtet wurden. Du kannst ihn mit der Funktion ggseasonplot() genauso erstellen wie mit autoplot().
  • Eine interessante Variante eines Saisonplots nutzt Polarkoordinaten, bei denen die Zeitachse kreisförmig statt horizontal verläuft; füge dafür einfach ein Argument polar hinzu und setze es auf TRUE.
  • Ein Subserien-Plot besteht aus kleinen Zeitreihenplots für jede Saison. Hier wird der Mittelwert für jede Saison als blaue horizontale Linie angezeigt.

Eine Möglichkeit, eine Zeitreihe aufzuteilen, ist die Funktion window(), die eine Teilmenge aus dem Objekt x extrahiert, das zwischen den Zeitpunkten start und end beobachtet wurde.

> window(x, start = NULL, end = NULL)

In dieser Übung lädst du das Paket fpp2 und verwendest zwei seiner Datensätze:

  • a10 enthält monatliche Verkaufsvolumina für Antidiabetika in Australien. Erkennst du in den Plots, welcher Monat in jedem Jahr das höchste Verkaufsvolumen hat? Was ist im März und April 2008 ungewöhnlich?
  • ausbeer enthält die vierteljährliche Bierproduktion in Australien. Was passiert mit der Bierproduktion im 4. Quartal?

Diese Beispiele helfen dir, diese Plots zu visualisieren und zu verstehen, warum sie nützlich sind.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Prognosen mit R

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Anleitung zur Übung

  • Verwende library(), um das Paket fpp2 zu laden.
  • Verwende autoplot() und ggseasonplot(), um Plots der a10-Daten zu erstellen.
  • Verwende die Funktion ggseasonplot() und ihr Argument polar, um einen Plot in Polarkoordinaten für die a10-Daten zu erzeugen.
  • Verwende die Funktion window(), um nur die ausbeer-Daten ab 1992 zu betrachten.
  • Erstelle abschließend mit autoplot() und ggsubseriesplot() Plots der Serie beer.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# 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
___
___
Code bearbeiten und ausführen