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지수 평활을 이용한 자동 예측

오차, 추세, 계절성(ETS) 모델을 찾는 동명의 함수는 다양한 시계열에 대해 완전히 자동으로 예측을 생성합니다.

이 장에서 앞서 살펴본 두 시계열 austa와 hyndsight에 이를 적용해 보겠습니다. 두 데이터는 워크스페이스에 미리 로드되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 배우는 시계열 예측

강의 보기

연습 안내

  • ets()를 사용해 austa에 ETS 모델을 적합하고 결과를 fitaus에 저장하세요.
  • 적절한 함수를 사용해 이 모델의 잔차를 점검하세요.
  • forecast()와 autoplot()을 함께 사용해 이 모델의 예측을 시각화하세요.
  • 위의 세 단계를 hyndsight 데이터에도 반복하고, 이 모델은 fiths에 저장하세요.
  • 어떤 모델이 Ljung-Box 검정을 통과하지 못했나요? 검정에 실패했으면 TRUE, 통과했으면 FALSE를 각각 fitausfail과 fithsfail에 할당하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Fit ETS model to austa in fitaus
___ <- ___(___)

# Check residuals
___(___)

# Plot forecasts
___(___(___))

# Repeat for hyndsight data in fiths
fiths <- ___(___)
___(___)
___(___(___))

# Which model(s) fails test? (TRUE or FALSE)
fitausfail <- ___
fithsfail <- ___
코드 편집 및 실행