Proste wygładzanie wykładnicze
Funkcja ses() generuje prognozy przy użyciu prostego wygładzania wykładniczego (SES). Parametry są szacowane metodą najmniejszych kwadratów. Wystarczy podać szereg czasowy i horyzont prognozy – domyślny horyzont to h = 10 lat.
> args(ses)
function (y, h = 10, ...)
> fc <- ses(oildata, h = 5)
> summary(fc)
Skorzystasz też z funkcji summary() i fitted(), a po raz pierwszy użyjesz autolayer() – działa podobnie jak autoplot(), ale zamiast tworzyć nowy wykres, dodaje kolejną „warstwę" do istniejącego.
W tym ćwiczeniu zastosujesz te funkcje do zbioru danych marathon, zawierającego roczne czasy zwycięzców maratonu bostońskiego z lat 1897–2016. Dane są dostępne w twoim środowisku pracy.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Prognozowanie w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Użyj funkcji
ses(), aby prognozować czasy zwycięzców przez kolejne 10 lat. - Użyj funkcji
summary(), aby zobaczyć parametry modelu i inne informacje. - Użyj funkcji
autoplot(), aby wykreślić prognozy. - Dodaj do wykresu prognozy jednokrokowe dla danych treningowych (dopasowane wartości), korzystając z
fitted()iautolayer().
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Use ses() to forecast the next 10 years of winning times
fc <- ___(___, h = ___)
# Use summary() to see the model parameters
___
# Use autoplot() to plot the forecasts
___
# Add the one-step forecasts for the training data to the plot
autoplot(___) + autolayer(fitted(___))