Простое экспоненциальное сглаживание
Функция ses() строит прогнозы с помощью простого экспоненциального сглаживания (SES). Параметры оцениваются методом наименьших квадратов. Достаточно указать временной ряд и горизонт прогнозирования — по умолчанию используется h = 10 лет.
> args(ses)
function (y, h = 10, ...)
> fc <- ses(oildata, h = 5)
> summary(fc)
Вы также воспользуетесь функциями summary() и fitted(), а кроме того, впервые познакомитесь с autolayer(). Она работает аналогично autoplot(), но не создаёт новый график, а добавляет «слой» к уже существующему.
В этом упражнении вы применёте эти функции к набору данных marathon — ежегодным временам победителей Бостонского марафона за 1897–2016 годы. Данные доступны в вашей рабочей среде.
Это упражнение является частью курса
Прогнозирование в R
Инструкции к упражнению
- С помощью функции
ses()постройте прогноз на следующие 10 лет победных времён. - С помощью функции
summary()изучите параметры модели и другую информацию. - С помощью функции
autoplot()визуализируйте прогнозы. - Добавьте на график прогнозы на один шаг вперёд для обучающих данных (подогнанные значения), используя
fitted()иautolayer().
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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(___))