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Gráficos estacionales

Además de los gráficos de series temporales, hay otras formas útiles de representar datos para resaltar patrones estacionales y mostrar cómo cambian con el tiempo.

  • Un gráfico estacional es similar a un gráfico temporal, excepto que los datos se representan frente a las “estaciones” individuales en las que se observaron los datos. Puedes crear uno con la función ggseasonplot() de la misma forma que con autoplot().
  • Una variante interesante de un gráfico estacional usa coordenadas polares, donde el eje temporal es circular en lugar de horizontal; para crear uno, simplemente añade el argumento polar y ponlo en TRUE.
  • Un gráfico de subseries incluye minigráficos temporales para cada estación. Aquí, la media de cada estación se muestra como una línea horizontal azul.

Una forma de dividir una serie temporal es usando la función window(), que extrae un subconjunto del objeto x observado entre los tiempos start y end.

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

En este ejercicio, cargarás el paquete fpp2 y usarás dos de sus conjuntos de datos:

  • a10 contiene volúmenes mensuales de ventas de fármacos antidiabéticos en Australia. En los gráficos, ¿puedes ver qué mes tiene el volumen de ventas más alto cada año? ¿Qué resulta inusual en marzo y abril de 2008?
  • ausbeer, que contiene la producción trimestral de cerveza en Australia. ¿Qué está ocurriendo con la producción de cerveza en el trimestre 4?

Estos ejemplos te ayudarán a visualizar estos gráficos y a entender cómo pueden ser útiles.

Este ejercicio forma parte del curso

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Instrucciones del ejercicio

  • Usa library() para cargar el paquete fpp2.
  • Usa autoplot() y ggseasonplot() para generar gráficos con los datos de a10.
  • Usa la función ggseasonplot() y su argumento polar para generar un gráfico en coordenadas polares para los datos de a10.
  • Usa la función window() para considerar solo los datos de ausbeer a partir de 1992.
  • Por último, usa autoplot() y ggsubseriesplot() para generar gráficos de la serie beer.

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# 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
___
___
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