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Lissage exponentiel simple

La fonction ses() produit des prévisions obtenues par lissage exponentiel simple (SES). Les paramètres sont estimés par moindres carrés. Tout ce que vous avez à préciser est la série temporelle et l’horizon de prévision ; par défaut, l’horizon est h = 10 années.

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

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

Vous utiliserez aussi summary() et fitted(), ainsi que autolayer() pour la première fois. Cette dernière fonctionne comme autoplot(), mais ajoute une « couche » à un graphique au lieu d’en créer un nouveau.

Ici, vous appliquerez ces fonctions à marathon, les temps gagnants annuels du marathon de Boston de 1897 à 2016. Les données sont disponibles dans votre espace de travail.

Cet exercice fait partie du cours

Prévision en R

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Instructions

  • Utilisez la fonction ses() pour prévoir les 10 prochaines années de temps gagnants.
  • Utilisez la fonction summary() pour voir les paramètres du modèle et d’autres informations.
  • Utilisez la fonction autoplot() pour tracer les prévisions.
  • Ajoutez au graphique les prévisions à un pas pour les données d’entraînement (valeurs ajustées) à l’aide de fitted() et autolayer().

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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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