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Prévision automatique avec lissage exponentiel

La fonction éponyme pour estimer les erreurs, la tendance et la saisonnalité (ETS) offre un moyen entièrement automatique de produire des prévisions pour un large éventail de séries temporelles.

Vous allez maintenant la tester sur deux séries, austa et hyndsight, que vous avez déjà examinées dans ce chapitre. Elles ont toutes deux été préchargées dans votre espace de travail.

Cet exercice fait partie du cours

Prévision en R

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Instructions

  • À l’aide de ets(), ajustez un modèle ETS à austa et enregistrez-le dans fitaus.
  • À l’aide de la fonction appropriée, vérifiez les résidus de ce modèle.
  • Tracez les prévisions de ce modèle en utilisant conjointement forecast() et autoplot().
  • Répétez ces trois étapes pour les données hyndsight et enregistrez ce modèle dans fiths.
  • Quel(s) modèle(s) échoue(nt) au test de Ljung-Box ? Affectez fitausfail et fithsfail à TRUE (si le test échoue) ou FALSE (s’il réussit).

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Fit ETS model to austa in fitaus
___ <- ___(___)

# Check residuals
___(___)

# Plot forecasts
___(___(___))

# Repeat for hyndsight data in fiths
fiths <- ___(___)
___(___)
___(___(___))

# Which model(s) fails test? (TRUE or FALSE)
fitausfail <- ___
fithsfail <- ___
Modifier et exécuter le code