Zacznij terazZacznij za darmo

Sprawdzanie reszt szeregu czasowego

Stosując metodę prognozowania, zawsze warto sprawdzić, czy reszty zachowują się poprawnie (tzn. nie ma wartości odstających ani wzorców) i przypominają biały szum. Przedziały predykcji są wyznaczane przy założeniu, że reszty mają również rozkład normalny. Do weryfikacji tych właściwości możesz użyć funkcji checkresiduals() – zwróci ona wyniki testu Ljunga-Boxa.

Dotychczas nie korzystałeś z funkcji potoku (%>%), ale to dobra okazja, żeby ją poznać. Gdy kod zawiera wiele zagnieżdżonych funkcji, funkcja potoku znacznie poprawia jego czytelność. Dla zachowania spójności zawsze dodawaj nawiasy po nazwie funkcji, aby odróżnić ją od innych obiektów – nawet jeśli nie przyjmuje żadnych argumentów. Przykład poniżej:

> function(foo)       # Te dwa zapisy
> foo %>% function()  # są równoważne!

> foo %>% function    # Niespójnie

W tym ćwiczeniu przetestujesz powyższe funkcje na prognozach odpowiadających tym, które uzyskałeś w poprzednim ćwiczeniu (fcgoog otrzymane po zastosowaniu naive() do goog oraz fcbeer otrzymane po zastosowaniu snaive() do ausbeer).

To ćwiczenie jest częścią kursu

Prognozowanie w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Korzystając z funkcji potoku, uruchom checkresiduals() na prognozie odpowiadającej fcgoog.
  • Na podstawie wyników testu Ljunga-Boxa: czy reszty przypominają biały szum? Przypisz zmiennej googwn wartość TRUE lub FALSE.
  • Korzystając z podobnej funkcji potoku, uruchom checkresiduals() na prognozie odpowiadającej fcbeer.
  • Na podstawie wyników testu Ljunga-Boxa: czy reszty przypominają biały szum? Przypisz zmiennej beerwn wartość TRUE lub FALSE.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Check the residuals from the naive forecasts applied to the goog series
goog %>% naive() %>% ___

# Do they look like white noise (TRUE or FALSE)
googwn <- ___

# Check the residuals from the seasonal naive forecasts applied to the ausbeer series
___

# Do they look like white noise (TRUE or FALSE)
beerwn <- ___
Edytuj i uruchom kod