BaşlayınÜcretsiz başlayın

Zaman serisi grafikleri

Her veri analizi görevinde ilk adım veriyi görselleştirmektir. Grafikler; desenler, sıra dışı gözlemler, zamana bağlı değişimler ve değişkenler arası ilişkiler dahil olmak üzere verinin birçok özelliğini görmeni sağlar. Veri türü hangi forecasting yönteminin kullanılacağını belirlediği gibi, hangi grafiklerin uygun olduğunu da belirler.

Verinin zaman grafiğini (time plot) çizdirmek için autoplot() fonksiyonunu, facet'lerle (veri alt kümelerini farklı panellerde gösteren düzen) birlikte ya da olmadan kullanabilirsin:

> autoplot(usnim_2002, facets = FALSE)

Yukarıdaki yöntem, bu derste öğreneceğin ve boolean argümanlar kabul eden birçok yöntemden biridir. Hem T hem de TRUE "true" anlamına gelir; F ve FALSE ise "false" anlamına gelir. Ancak, T ve F kodunda üzerine yazılabilir. Bu nedenle, dersin geri kalanında göstergelerini ayarlarken yalnızca TRUE ve FALSE kullanmalısın.

Bu egzersizde iki fonksiyon daha kullanacaksın: which.max() ve frequency().
which.max() maksimum değerin en küçük indeksini bulmak için kullanılabilir

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

Birim zaman başına gözlem sayısını bulmak için frequency() kullan. Önceki egzersizdeki usnim_2002 verisini hatırla:

> frequency(usnim_2002)
[1] 4

Bu derste forecast ve ggplot2 paketleri kullanılacağından, bu paketler senin için çalışma alanına yüklendi; ayrıca önceki egzersizden myts ve aşağıdaki üç seri (paket forecast içinde bulunur) de hazır:

  • ABD doları cinsinden altın fiyatlarını içeren gold
  • Avustralya'da yün ipliği üretimine ilişkin bilgileri içeren woolyrnq
  • Avustralya gaz üretimini içeren gas

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile Tahminleme

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Facet kullanarak autoplot() ile myts olarak kaydettiğin veriyi çiz.
  • Uygun argümanı FALSE yaparak aynı veriyi facetsiz çiz. Ne oluyor?
  • gold, woolyrnq ve gas zaman serilerini ayrı grafiklerde çiz.
  • gold serisindeki aykırı değeri bulmak için which.max() kullan. Hangi gözlemdi?
  • Her bir emtiaya frequency() fonksiyonunu uygula ve birim zaman başına gözlem sayısını elde et. Örneğin haftalık veride bu değer 52 döner.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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(___)
___
___
Kodu Düzenle ve Çalıştır