Grafice sezoniere
Pe lângă graficele temporale, există și alte modalități utile de a reprezenta datele, care scot în evidență tiparele sezoniere și modificările acestora în timp.
- Un grafic sezonier este similar cu un grafic temporal, cu deosebirea că datele sunt reprezentate în funcție de „sezoanele" individuale în care au fost observate. Poți crea unul folosind funcția
ggseasonplot(), la fel cum foloseștiautoplot(). - O variantă interesantă a graficului sezonier utilizează coordonate polare, unde axa temporală este circulară în loc de orizontală; pentru a o obține, adaugă pur și simplu argumentul
polarși setează-l laTRUE. - Un grafic de subserii conține mini-grafice temporale pentru fiecare sezon. Aici, media fiecărui sezon este afișată ca o linie orizontală albastră.
O modalitate de a diviza o serie de timp este funcția window(), care extrage un subset din obiectul x observat între momentele start și end.
> window(x, start = NULL, end = NULL)
În acest exercițiu, vei încărca pachetul fpp2 și vei folosi două dintre seturile sale de date:
a10conține volumele lunare de vânzări ale medicamentelor antidiabetice în Australia. Din grafice, poți identifica în ce lună volumul de vânzări este cel mai mare în fiecare an? Ce este neobișnuit în rezultatele din martie și aprilie 2008?ausbeerconține producția trimestrială de bere din Australia. Ce se întâmplă cu producția de bere în trimestrul 4?
Aceste exemple te vor ajuta să înțelegi cum arată aceste grafice și cât de utile pot fi.
Acest exercițiu face parte din cursul
Prognoze în R
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Folosește
library()pentru a încărca pachetulfpp2. - Folosește
autoplot()șiggseasonplot()pentru a genera grafice ale datelora10. - Folosește funcția
ggseasonplot()cu argumentulpolarpentru a genera un grafic în coordonate polare pentru datelea10. - Folosește funcția
window()pentru a lua în considerare doar dateleausbeerîncepând din 1992. - În final, folosește
autoplot()șiggsubseriesplot()pentru a genera grafice ale serieibeer.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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
___
___