ÎncepețiÎncepe gratuit

Modele TBATS pentru cererea de energie electrică

Așa cum ai văzut în videoclip, un model TBATS este un tip special de model pentru serii de timp. Estimarea sa poate fi foarte lentă, mai ales în cazul seriilor cu mai multe sezoanități, așa că în acest exercițiu îl vei aplica pe o serie mai simplă, pentru a economisi timp. Să analizăm componentele unui model TBATS din TBATS(1, {0,0}, -, {<51.18,14>}), unul dintre titlurile graficelor din videoclip:

Componentă Semnificație
1 Parametrul transformării Box-Cox
{0,0} Eroare ARMA
- Parametrul de atenuare
{\<51.18,14>} Perioadă sezonieră, termeni Fourier


Setul de date gas conține producția lunară de gaze naturale din Australia. Un grafic al datelor arată că varianța s-a modificat considerabil în timp, ceea ce impune o transformare. Forma sezonalității s-a schimbat și ea în timp, iar trendul este puternic. Aceasta face din gas o serie ideală pentru a testa funcția tbats(), concepută tocmai pentru a gestiona aceste caracteristici.

gas este disponibil în spațiul tău de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Prognoze în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Reprezintă grafic gas folosind funcția standard de vizualizare.
  • Ajustează un model TBATS folosind metoda nou introdusă pe datele gas și salvează-l ca fit.
  • Prognozează seria pentru următorii 5 ani și salvează rezultatul ca fc.
  • Reprezintă grafic prognozele din fc. Inspectează titlul graficului prin comparație cu tabelul de mai sus.
  • Salvează parametrul Box-Cox rotunjit la 3 zecimale și ordinul termenilor Fourier în lambda, respectiv K.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Plot the gas data
___(___)

# Fit a TBATS model to the gas data
fit <- ___(___)

# Forecast the series for the next 5 years
fc <- ___(___)

# Plot the forecasts
___(___)

# Record the Box-Cox parameter and the order of the Fourier terms
lambda <- ___
K <- ___
Editează și rulează codul