BaşlayınÜcretsiz başlayın

Elektrik talebi için TBATS modelleri

Videoda gördüğün gibi, TBATS modeli özel bir zaman serisi modelidir. Özellikle çoklu mevsimsellik içeren serilerde kestirimi oldukça yavaş olabilir; bu yüzden bu egzersizde zaman kazanmak için daha basit bir seri üzerinde deneyeceksin. Videodaki grafik başlıklarından biri olan TBATS(1, {0,0}, -, {<51.18,14>}) içindeki TBATS modelinin öğelerini parçalara ayıralım:

Bileşen Anlamı
1 Box-Cox dönüşüm parametresi
{0,0} ARMA hata terimi
- Sönümleme (damping) parametresi
{\<51.18,14>} Mevsimsel dönem, Fourier terimleri


gas verisi Avustralya aylık gaz üretimini içerir. Verinin grafiği varyansın zaman içinde çok değiştiğini gösteriyor; bu nedenle bir dönüşüme ihtiyaç var. Mevsimsellik de zamanla biçim değiştirmiş ve güçlü bir trend mevcut. Bu durum, bu özellikleri ele almak üzere tasarlanmış tbats() fonksiyonunu denemek için ideal bir seri yapıyor.

gas çalışma alanında kullanıma hazır.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile Tahminleme

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • gas verisini standart çizim fonksiyonunu kullanarak görselleştir.
  • Yeni tanıtılan yöntemi kullanarak gaz verisine bir TBATS modeli kur ve fit olarak kaydet.
  • Seriyi önümüzdeki 5 yıl için fc olarak tahmin et.
  • fc tahminlerini çiz. Grafiğin başlığını yukarıdaki tabloya bakarak incele.
  • Box-Cox parametresini 3 ondalık basamakla ve Fourier terimlerinin derecesini sırasıyla lambda ve K olarak kaydet.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Plot the gas data
___(___)

# Fit a TBATS model to the gas data
fit <- ___(___)

# Forecast the series for the next 5 years
fc <- ___(___)

# Plot the forecasts
___(___)

# Record the Box-Cox parameter and the order of the Fourier terms
lambda <- ___
K <- ___
Kodu Düzenle ve Çalıştır