Plot deret waktu
Langkah pertama dalam tugas analisis data apa pun adalah membuat plot data. Grafik memungkinkan Anda memvisualisasikan banyak karakteristik data, termasuk pola, pengamatan tidak biasa, perubahan dari waktu ke waktu, dan hubungan antarkomponen. Sama seperti tipe data menentukan metode forecasting yang digunakan, tipe data juga menentukan grafik mana yang sesuai.
Anda dapat menggunakan fungsi autoplot() untuk menghasilkan time plot dari data dengan atau tanpa faceting, yaitu panel yang menampilkan subset data yang berbeda:
> autoplot(usnim_2002, facets = FALSE)
Metode di atas adalah salah satu dari banyak metode dalam kursus ini yang menerima argumen boolean. Baik T maupun TRUE berarti "true", dan F serta FALSE berarti "false". Namun, T dan F dapat ditimpa dalam kode Anda. Oleh karena itu, untuk sisa kursus ini, Anda hanya boleh mengandalkan TRUE dan FALSE untuk menetapkan indikator.
Anda akan menggunakan dua fungsi lagi dalam latihan ini, yaitu which.max() dan frequency().
which.max() dapat digunakan untuk mengidentifikasi indeks terkecil dari nilai maksimum
> x <- c(4, 5, 5)
> which.max(x)
[1] 2
Untuk menemukan jumlah observasi per satuan waktu, gunakan frequency(). Ingat kembali data usnim_2002 dari latihan sebelumnya:
> frequency(usnim_2002)
[1] 4
Karena kursus ini menggunakan paket forecast dan ggplot2, keduanya telah dimuat ke dalam workspace Anda, begitu juga myts dari latihan sebelumnya dan tiga deret berikut (tersedia dalam paket forecast):
goldberisi harga emas dalam dolar ASwoolyrnqberisi informasi produksi benang wol di Australiagasberisi produksi gas Australia
Latihan ini adalah bagian dari kursus
Peramalan di R
Petunjuk latihan
- Plot data yang Anda simpan sebagai
mytsmenggunakanautoplot()dengan faceting. - Plot data yang sama tanpa faceting dengan mengatur argumen yang sesuai ke
FALSE. Apa yang terjadi? - Plot deret waktu
gold,woolyrnq, dangaspada plot terpisah. - Gunakan
which.max()untuk menemukan outlier pada deretgold. Observasi yang mana? - Terapkan fungsi
frequency()pada masing-masing komoditas untuk mendapatkan jumlah observasi per satuan waktu. Misalnya, ini akan mengembalikan 52 untuk data mingguan.
Latihan interaktif praktis
Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.
# Plot the data with facetting
autoplot(___, facets = ___)
# Plot the data without facetting
___
# Plot the three series
autoplot(___)
___
___
# Find the outlier in the gold series
goldoutlier <- ___(___)
# Look at the seasonal frequencies of the three series
frequency(___)
___
___