1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Prognozowanie w R
Connected

ćwiczenie

Automatyczne prognozowanie z wygładzaniem wykładniczym

Funkcja ETS (errors, trend, seasonality – błędy, trend i sezonowość) umożliwia w pełni automatyczne tworzenie prognoz dla szerokiego zakresu szeregów czasowych.

Przetestujesz ją teraz na dwóch seriach – austa i hyndsight – które poznałeś już wcześniej w tym rozdziale. Obie zostały wczytane do twojego środowiska.

Instrukcje

100 XP
  • Używając ets(), dopasuj model ETS do serii austa i zapisz go jako fitaus.
  • Korzystając z odpowiedniej funkcji, sprawdź reszty tego modelu.
  • Wykreśl prognozy z tego modelu, używając razem forecast() i autoplot().
  • Powtórz te trzy kroki dla danych hyndsight i zapisz model jako fiths.
  • Który model (lub które modele) nie przechodzi testu Ljunga-Boxa? Przypisz zmiennym fitausfail i fithsfail wartość TRUE (jeśli test nie przechodzi) lub FALSE (jeśli test przechodzi).