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Grafici stagionali

Oltre ai grafici temporali, ci sono altri modi utili di rappresentare i dati per mettere in evidenza gli schemi stagionali e mostrare come cambiano nel tempo.

  • Un grafico stagionale è simile a un grafico temporale, ma i dati sono tracciati rispetto alle singole “stagioni” in cui sono stati osservati. Puoi crearne uno con la funzione ggseasonplot() nello stesso modo in cui usi autoplot().
  • Una variante interessante del grafico stagionale usa le coordinate polari, dove l’asse del tempo è circolare invece che orizzontale; per crearla, aggiungi semplicemente l’argomento polar e impostalo a TRUE.
  • Un subseries plot è composto da mini grafici temporali per ciascuna stagione. Qui, la media di ogni stagione è mostrata come una linea orizzontale blu.

Un modo per suddividere una serie temporale è usare la funzione window(), che estrae un sottoinsieme dall’oggetto x osservato tra i tempi start ed end.

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

In questo esercizio, caricherai il pacchetto fpp2 e userai due dei suoi dataset:

  • a10 contiene i volumi di vendita mensili di farmaci antidiabetici in Australia. Nei grafici, riesci a vedere in quale mese si registra ogni anno il volume di vendite più alto? Cosa c’è di insolito nei risultati di marzo e aprile 2008?
  • ausbeer contiene la produzione trimestrale di birra in Australia. Cosa sta succedendo alla produzione di birra nel quarto trimestre?

Questi esempi ti aiuteranno a visualizzare questi grafici e capire come possano essere utili.

Questo esercizio fa parte del corso

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Istruzioni dell'esercizio

  • Usa library() per caricare il pacchetto fpp2.
  • Usa autoplot() e ggseasonplot() per produrre i grafici dei dati a10.
  • Usa la funzione ggseasonplot() e il suo argomento polar per produrre un grafico in coordinate polari per i dati a10.
  • Usa la funzione window() per considerare solo i dati ausbeer a partire dal 1992.
  • Infine, usa autoplot() e ggsubseriesplot() per produrre i grafici della serie beer.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# 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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