월별 데이터에 Holt-Winters 적용
영상에서 hw() 함수가 seasonal 인자에 지정한 값에 따라 Holt-Winters 방법으로 예측을 만든다는 것을 배웠습니다:
fc1 <- hw(aust, seasonal = "additive")
fc2 <- hw(aust, seasonal = "multiplicative")
이번에는 1991년부터 2008년까지 호주의 당뇨병 치료제 월별 판매량인 a10 데이터에 hw()를 적용해 보세요. 데이터는 작업 공간에 준비되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 시계열 예측
연습 안내
a10데이터의 시계열 그래프를 그리세요.hw()를 사용해 계절성을 곱셈형으로 설정하고, 앞으로 3년의 예측을 생성해fc에 저장하세요.- 잔차가 백색잡음처럼 보이나요? 알맞은 함수를 사용해 확인하고,
whitenoise를TRUE또는FALSE로 설정하세요. - 예측의 시계열 그래프를 그리세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Plot the data
___
# Produce 3 year forecasts
fc <- hw(___, seasonal = ___, h = ___)
# Check if residuals look like white noise
___
whitenoise <- ___
# Plot forecasts
___