Holt-Winters med månadsdata
I videon lärde du dig att funktionen hw() genererar prognoser med Holt-Winters-metoden, beroende på vad du anger för argumentet seasonal:
fc1 <- hw(aust, seasonal = "additive")
fc2 <- hw(aust, seasonal = "multiplicative")
Här ska du använda hw() på a10, den månatliga försäljningen av antidiabetiska läkemedel i Australien från 1991 till 2008. Data finns tillgängliga i din arbetsmiljö.
Den här övningen är en del av kursen
Prognoser i R
Övningsinstruktioner
- Skapa ett tidsserieplot över
a10-data. - Generera prognoser för de kommande 3 åren med
hw()och multiplikativ säsongsvariation, och spara resultatet ifc. - Ser residualerna ut som vitt brus? Kontrollera detta med lämplig funktion och sätt
whitenoisetill antingenTRUEellerFALSE. - Skapa ett tidsserieplot över prognoserna.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# Plot the data
___
# Produce 3 year forecasts
fc <- hw(___, seasonal = ___, h = ___)
# Check if residuals look like white noise
___
whitenoise <- ___
# Plot forecasts
___