BaşlayınÜcretsiz başlayın

Aylık verilerle Holt-Winters

Videoda, hw() fonksiyonunun, seasonal argümanına verdiğin değere göre özelleşen Holt-Winters yöntemiyle tahmin ürettiğini öğrendin:

fc1 <- hw(aust, seasonal = "additive")
fc2 <- hw(aust, seasonal = "multiplicative")

Burada, hw() fonksiyonunu 1991–2008 yılları arasında Avustralya'daki diyabet karşıtı ilaçların aylık satışlarını içeren a10 verisine uygulayacaksın. Veriler çalışma alanında hazır.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile Tahminleme

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • a10 verisinin bir zaman grafiğini üret.
  • hw() ile çarpımsal mevsimsellik kullanarak sonraki 3 yıl için tahminler üret ve bunu fc olarak kaydet.
  • Artıklar beyaz gürültü gibi görünüyor mu? Uygun fonksiyonu kullanarak kontrol et ve whitenoise değerini TRUE ya da FALSE olarak ayarla.
  • Tahminlerin bir zaman grafiğini çiz.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Plot the data
___

# Produce 3 year forecasts
fc <- hw(___, seasonal = ___, h = ___)

# Check if residuals look like white noise
___
whitenoise <- ___

# Plot forecasts
___
Kodu Düzenle ve Çalıştır