月次データでの Holt-Winters
動画で学んだとおり、hw() 関数は、seasonal 引数に指定した方式に応じた Holt-Winters 法で予測を行います。
fc1 <- hw(aust, seasonal = "additive")
fc2 <- hw(aust, seasonal = "multiplicative")
ここでは、hw() を a10 に適用します。a10 は 1991 年から 2008 年までのオーストラリアにおける抗糖尿病薬の月次売上データです。データは作業スペースに用意されています。
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
a10データの時系列プロットを作成します。- 乗法的季節性を用いて
hw()で今後 3 年の予測を作成し、fcに保存します。 - 残差はホワイトノイズに見えますか？適切な関数で確認し、
whitenoiseをTRUEかFALSEに設定します。 - 予測の時系列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。
# Plot the data
___
# Produce 3 year forecasts
fc <- hw(___, seasonal = ___, h = ___)
# Check if residuals look like white noise
___
whitenoise <- ___
# Plot forecasts
___