НачатьНачать бесплатно

Графики временных рядов

Первый шаг в любом анализе данных — построить график. Визуализация позволяет увидеть многие характеристики данных: закономерности, выбросы, изменения во времени и взаимосвязи между переменными. Так же как тип данных определяет выбор метода прогнозирования, он определяет и выбор подходящего графика.

Для построения временного графика данных используйте функцию autoplot() — с разбивкой на панели или без неё:

> autoplot(usnim_2002, facets = FALSE)

Этот метод, как и многие другие в данном курсе, принимает логические аргументы. T и TRUE означают «истина», а F и FALSE — «ложь». Однако значения T и F можно переопределить в коде. Поэтому на протяжении всего курса используйте только TRUE и FALSE для задания логических значений.

В этом упражнении вам также понадобятся функции which.max() и frequency(). which.max() возвращает наименьший индекс максимального значения:

> x <- c(4, 5, 5)
> which.max(x)
[1] 2

Чтобы узнать количество наблюдений за единицу времени, используйте frequency(). Вспомним данные usnim_2002 из предыдущего упражнения:

> frequency(usnim_2002)
[1] 4

Поскольку в этом курсе используются пакеты forecast и ggplot2, они уже загружены в рабочее пространство. Там же доступен объект myts из предыдущего упражнения и три следующих ряда (из пакета forecast):

  • gold — цены на золото в долларах США
  • woolyrnq — данные о производстве шерстяной пряжи в Австралии
  • gas — данные о производстве газа в Австралии

Это упражнение является частью курса

Прогнозирование в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Постройте график данных, сохранённых в myts, с помощью autoplot() с разбивкой на панели.
  • Постройте те же данные без разбивки, установив соответствующий аргумент в FALSE. Что изменилось?
  • Постройте временные ряды gold, woolyrnq и gas на отдельных графиках.
  • С помощью which.max() найдите выброс в ряду gold. Какое это наблюдение?
  • Примените функцию frequency() к каждому ряду, чтобы получить количество наблюдений за единицу времени. Например, для недельных данных она вернёт 52.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Plot the data with facetting
autoplot(___, facets = ___)

# Plot the data without facetting
___

# Plot the three series
autoplot(___)
___
___

# Find the outlier in the gold series
goldoutlier <- ___(___)

# Look at the seasonal frequencies of the three series
frequency(___)
___
___
Редактировать и запускать код