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Suavizado exponencial simple

La función ses() genera pronósticos usando suavizado exponencial simple (SES). Los parámetros se estiman mediante mínimos cuadrados. Solo tienes que indicar la serie temporal y el horizonte de pronóstico; el valor predeterminado es h = 10 años.

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

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

También usarás summary() y fitted(), junto con autolayer() por primera vez, que es similar a autoplot() pero añade una "capa" a una gráfica en lugar de crear una nueva.

Aquí aplicarás estas funciones a marathon, los tiempos ganadores anuales del maratón de Boston de 1897 a 2016. Los datos están disponibles en tu espacio de trabajo.

Este ejercicio forma parte del curso

Forecasting en R

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Instrucciones del ejercicio

  • Usa la función ses() para pronosticar los próximos 10 años de tiempos ganadores.
  • Usa la función summary() para ver los parámetros del modelo y otra información.
  • Usa la función autoplot() para representar los pronósticos.
  • Añade a la gráfica los pronósticos a un paso para los datos de entrenamiento, o valores ajustados, usando fitted() y autolayer().

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# 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(___))
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