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Gráficos de séries temporais

A primeira etapa de qualquer análise de dados é fazer um gráfico dos dados. Os gráficos permitem visualizar muitos aspectos, como padrões, observações atípicas, mudanças ao longo do tempo e relações entre variáveis. Assim como o tipo de dado determina qual método de previsão usar, ele também determina quais gráficos são mais adequados.

Você pode usar a função autoplot() para produzir um gráfico temporal dos dados com ou sem facets (ou painéis que exibem subconjuntos diferentes dos dados):

> autoplot(usnim_2002, facets = FALSE)

O método acima é um dos muitos ensinados neste curso que aceitam argumentos booleanos. Tanto T quanto TRUE significam "verdadeiro", e F e FALSE significam "falso"; no entanto, T e F podem ser sobrescritos no seu código. Por isso, você deve confiar apenas em TRUE e FALSE para definir os seus indicadores ao longo do curso.

Você usará mais duas funções neste exercício: which.max() e frequency().
which.max() pode ser usada para identificar o menor índice do valor máximo

> x <- c(4, 5, 5)
> which.max(x)
[1] 2

Para descobrir o número de observações por unidade de tempo, use frequency(). Relembre os dados usnim_2002 do exercício anterior:

> frequency(usnim_2002)
[1] 4

Como este curso utiliza os pacotes forecast e ggplot2, eles já foram carregados no seu ambiente, assim como myts do exercício anterior e as três séries a seguir (disponíveis no pacote forecast):

  • gold, contendo preços do ouro em dólares americanos
  • woolyrnq, contendo informações sobre a produção de fios de lã na Austrália
  • gas, contendo a produção de gás na Austrália

Este exercício faz parte do curso

Previsão em R

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Instruções do exercício

  • Faça o gráfico dos dados que você salvou como myts usando autoplot() com facets.
  • Faça o gráfico dos mesmos dados sem facets, definindo o argumento apropriado como FALSE. O que acontece?
  • Faça gráficos das séries temporais gold, woolyrnq e gas em gráficos separados.
  • Use which.max() para identificar o outlier na série gold. Qual observação foi?
  • Aplique a função frequency() a cada série para obter o número de observações por unidade de tempo. Isso retornaria 52 para dados semanais, por exemplo.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Plot the data with facetting
autoplot(___, facets = ___)

# Plot the data without facetting
___

# Plot the three series
autoplot(___)
___
___

# Find the outlier in the gold series
goldoutlier <- ___(___)

# Look at the seasonal frequencies of the three series
frequency(___)
___
___
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