季節プロット
時系列プロットに加えて、季節性のパターンを強調したり、そのパターンの経時変化を示したりするのに役立つ作図方法がほかにもあります。
- 季節プロットは、データが観測された各「季節」に対してデータを描く点で、時系列プロットに似ています。
ggseasonplot()関数を使えば、autoplot()と同様の要領で作成できます。 - 季節プロットの興味深い変種として、時間軸が水平ではなく円形になる極座標を使う方法があります。作るには、
polar引数を追加してTRUEに設定するだけです。 - サブシリーズプロットは、各季節ごとの小さな時系列プロットで構成されます。ここでは、各季節の平均が青の水平線で示されます。
時系列を分割する一つの方法として、window() 関数を使うやり方があります。これは、オブジェクト x から、時刻 start から end の間に観測された部分集合を抽出します。
> window(x, start = NULL, end = NULL)
この演習では、fpp2 パッケージを読み込み、次の2つのデータセットを使います。
a10は、オーストラリアの糖尿病治療薬の月次販売数量を含みます。プロットから、毎年どの月の販売数量が最も多いかが分かりますか？2008年3月と4月の結果にはどんな異常が見られますか？ausbeerは、オーストラリアの四半期ごとのビール生産量を含みます。第4四半期には何が起きていますか？
これらの例を通して、各プロットの見え方と有用性を理解していきます。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶ予測入門
演習の手順
library()を使ってfpp2パッケージを読み込みます。autoplot()とggseasonplot()を使って、a10データのプロットを作成します。ggseasonplot()のpolar引数を使って、a10データの極座標プロットを作成します。window()関数を使って、ausbeerデータのうち 1992 年「以降」だけを対象にします。- 最後に、
autoplot()とggsubseriesplot()を使って、beerシリーズのプロットを作成します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Load the fpp2 package
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# Create plots of the a10 data
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# 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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