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Einfache exponentielle Glättung

Die Funktion ses() erzeugt Prognosen mit der einfachen exponentiellen Glättung (SES). Die Parameter werden mittels Kleinstquadrateschätzung ermittelt. Du musst nur die Zeitreihe und den Prognosehorizont angeben; die Standard-Prognosezeit ist h = 10 Jahre.

> args(ses)
function (y, h = 10, ...)

> fc <- ses(oildata, h = 5)
> summary(fc)

Außerdem verwendest du summary() und fitted() sowie erstmals autolayer(). Das funktioniert ähnlich wie autoplot(), fügt aber eine „Ebene“ zu einem vorhandenen Plot hinzu, statt einen neuen Plot zu erzeugen.

Hier wendest du diese Funktionen auf marathon an, die jährlichen Siegerzeiten des Boston Marathon von 1897–2016. Die Daten stehen dir in deinem Workspace zur Verfügung.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Prognosen mit R

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Anleitung zur Übung

  • Verwende die Funktion ses(), um die nächsten 10 Jahre der Siegerzeiten zu prognostizieren.
  • Verwende summary(), um die Modellparameter und weitere Informationen anzusehen.
  • Verwende autoplot(), um die Prognosen zu visualisieren.
  • Füge die Ein-Schritt-Prognosen für die Trainingsdaten (die angepassten Werte) mit fitted() und autolayer() dem Plot hinzu.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Use ses() to forecast the next 10 years of winning times
fc <- ___(___, h = ___)

# Use summary() to see the model parameters
___

# Use autoplot() to plot the forecasts
___

# Add the one-step forecasts for the training data to the plot
autoplot(___) + autolayer(fitted(___))
Code bearbeiten und ausführen