ÎncepețiÎncepe gratuit

Prognoze automate cu netezire exponențială

Funcția omonimă pentru identificarea erorilor, tendințelor și sezonalității (ETS) oferă o modalitate complet automată de a produce prognoze pentru o gamă largă de serii de timp.

Vei testa acum această funcție pe două serii, austa și hyndsight, pe care le-ai analizat anterior în acest capitol. Ambele au fost preîncărcate în spațiul tău de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Prognoze în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Folosind ets(), ajustează un model ETS pe austa și salvează rezultatul în fitaus.
  • Folosind funcția potrivită, verifică reziduurile acestui model.
  • Vizualizează prognozele modelului folosind forecast() și autoplot() împreună.
  • Repetă acești trei pași pentru datele hyndsight și salvează modelul în fiths.
  • Care model(e) nu trece testul Ljung-Box? Atribuie fitausfail și fithsfail valoarea TRUE (dacă testul eșuează) sau FALSE (dacă testul este trecut).

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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 <- ___
Editează și rulează codul