Zacznij terazZacznij za darmo

Transformacje Boxa-Coxa dla szeregów czasowych

W tym ćwiczeniu zastosujesz transformację Boxa-Coxa, aby ustabilizować wariancję wczytanego szeregu a10, który zawiera miesięczne dane sprzedaży leków przeciwcukrzycowych w Australii w latach 1991–2008.

Eksperymentuj z argumentem lambda (\(\lambda\)), aby zobaczyć, jak wpływa na wynik transformacji. Zwróć uwagę, że niewielkie zmiany wartości \(\lambda\) mają znikomy wpływ na otrzymany szereg. Chodzi o to, żeby znaleźć taką wartość \(\lambda\), przy której wahania sezonowe mają mniej więcej stałą amplitudę w całym szeregu.

Pamiętaj, że zalecany zakres wartości lambda to \(-1 ≤ \lambda ≤ 1\).

To ćwiczenie jest częścią kursu

Prognozowanie w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Wykreśl szereg a10 i zaobserwuj rosnącą wariancję wraz ze wzrostem poziomu szeregu.
  • Spróbuj przekształcić szereg za pomocą BoxCox(), zgodnie ze schematem z przykładowego kodu. Wypróbuj cztery wartości lambda: 0.0, 0.1, 0.2 i 0.3. Czy potrafisz określić, która wartość lambda w przybliżeniu stabilizuje wariancję?
  • Porównaj wybraną przez siebie wartość lambda z tą zwróconą przez BoxCox.lambda().

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Plot the series
___

# Try four values of lambda in Box-Cox transformations
a10 %>% BoxCox(lambda = ___) %>% autoplot()
___
___
___

# Compare with BoxCox.lambda()
___
Edytuj i uruchom kod