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Previsão automática com suavização exponencial

A função homônima para encontrar erros, tendência e sazonalidade (ETS) oferece uma forma totalmente automática de gerar previsões para uma ampla variedade de séries temporais.

Agora você vai testá-la em duas séries, austa e hyndsight, que você já viu neste capítulo. Ambas já foram pré-carregadas no seu ambiente de trabalho.

Este exercício faz parte do curso

Previsão em R

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Instruções do exercício

  • Usando ets(), ajuste um modelo ETS para austa e salve-o como fitaus.
  • Usando a função apropriada, verifique os resíduos desse modelo.
  • Trace as previsões desse modelo usando forecast() e autoplot() juntos.
  • Repita esses três passos para os dados hyndsight e salve esse modelo como fiths.
  • Qual(is) modelo(s) falha(m) no teste de Ljung-Box? Defina fitausfail e fithsfail como TRUE (se o teste falhar) ou FALSE (se o teste passar).

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Fit ETS model to austa in fitaus
___ <- ___(___)

# Check residuals
___(___)

# Plot forecasts
___(___(___))

# Repeat for hyndsight data in fiths
fiths <- ___(___)
___(___)
___(___(___))

# Which model(s) fails test? (TRUE or FALSE)
fitausfail <- ___
fithsfail <- ___
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