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Suavização exponencial simples

A função ses() gera previsões usando a suavização exponencial simples (SES). Os parâmetros são estimados por mínimos quadrados. Tudo o que você precisa especificar é a série temporal e o horizonte de previsão; o tempo de previsão padrão é h = 10 anos.

> args(ses)
function (y, h = 10, ...)

> fc <- ses(oildata, h = 5)
> summary(fc)

Você também vai usar summary() e fitted(), junto com autolayer() pela primeira vez, que é parecido com autoplot(), mas adiciona uma "camada" ao gráfico em vez de criar um novo gráfico.

Aqui, você vai aplicar essas funções a marathon, os tempos anuais dos vencedores da maratona de Boston de 1897 a 2016. Os dados estão disponíveis no seu ambiente de trabalho.

Este exercício faz parte do curso

Previsão em R

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Instruções do exercício

  • Use a função ses() para prever os próximos 10 anos de tempos vencedores.
  • Use a função summary() para ver os parâmetros do modelo e outras informações.
  • Use a função autoplot() para visualizar as previsões.
  • Adicione as previsões de um passo à frente para os dados de treino, ou valores ajustados, ao gráfico usando fitted() e autolayer().

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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(___))
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