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Gráficos sazonais

Além dos gráficos de séries temporais, há outras maneiras úteis de visualizar os dados para destacar padrões sazonais e mostrar como esses padrões mudam ao longo do tempo.

  • Um gráfico sazonal é semelhante a um gráfico temporal, exceto que os dados são plotados em relação às “estações” individuais em que foram observados. Você pode criar um usando a função ggseasonplot() da mesma forma que usa autoplot().
  • Uma variação interessante de gráfico sazonal usa coordenadas polares, em que o eixo do tempo é circular em vez de horizontal; para criar um, basta adicionar o argumento polar e defini-lo como TRUE.
  • Um gráfico de sub séries é composto por mini gráficos temporais para cada estação. Aqui, a média de cada estação é mostrada como uma linha horizontal azul.

Uma forma de dividir uma série temporal é usando a função window(), que extrai um subconjunto do objeto x observado entre os tempos start e end.

> window(x, start = NULL, end = NULL)

Neste exercício, você vai carregar o pacote fpp2 e usar dois de seus conjuntos de dados:

  • a10 contém volumes mensais de vendas de medicamentos antidiabéticos na Austrália. Nos gráficos, você consegue ver em qual mês ocorre o maior volume de vendas a cada ano? O que é incomum nos resultados de março e abril de 2008?
  • ausbeer, que contém a produção trimestral de cerveja da Austrália. O que está acontecendo com a produção de cerveja no 4º trimestre?

Esses exemplos vão ajudar você a visualizar esses gráficos e entender como eles podem ser úteis.

Este exercício faz parte do curso

Previsão em R

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Instruções do exercício

  • Use library() para carregar o pacote fpp2.
  • Use autoplot() e ggseasonplot() para produzir gráficos dos dados a10.
  • Use a função ggseasonplot() e seu argumento polar para produzir um gráfico em coordenadas polares para os dados a10.
  • Use a função window() para considerar apenas os dados de ausbeer a partir de 1992.
  • Por fim, use autoplot() e ggsubseriesplot() para produzir gráficos da série beer.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Load the fpp2 package
___

# Create plots of the a10 data
___
___

# Produce a polar coordinate season plot for the a10 data
ggseasonplot(___, polar = ___)

# Restrict the ausbeer data to start in 1992
beer <- ___(___, ___)

# Make plots of the beer data
___
___
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