1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Dự báo bằng R
Connected

Bài tập

Hồi quy điều hòa cho tính mùa vụ đa bội

Hồi quy điều hòa cũng hữu ích khi chuỗi thời gian có nhiều mẫu mùa vụ. Ví dụ, taylor chứa nhu cầu điện theo nửa giờ ở England và Wales trong vài tháng của năm 2000. Các chu kỳ mùa vụ là 48 (mùa vụ theo ngày) và 7 x 48 = 336 (mùa vụ theo tuần). Không có đủ dữ liệu để xét mùa vụ theo năm.

auto.arima() sẽ mất rất nhiều thời gian để khớp với một chuỗi thời gian dài như thế này, nên thay vào đó bạn sẽ khớp một mô hình hồi quy chuẩn với các hạng Fourier bằng hàm tslm(). Nó rất giống lm() nhưng được thiết kế để xử lý chuỗi thời gian. Với nhiều mùa vụ, bạn cần chỉ định bậc \(K\) cho từng chu kỳ mùa vụ.

# The formula argument is a symbolic description
# of the model to be fitted

> args(tslm)
function (formula, ...)

tslm() là một hàm mới được giới thiệu, nên bạn có thể làm theo phần lớn mã đã viết sẵn. Dữ liệu taylor đã được nạp vào workspace của bạn.

Hướng dẫn

100 XP
  • Khớp một hồi quy điều hòa tên là fit cho taylor với bậc 10 cho mỗi loại mùa vụ.
  • Dự báo trước 20 ngày làm việc dưới tên fc. Hãy nhớ dữ liệu là theo nửa giờ để đặt giá trị h cho đúng.
  • Tạo biểu đồ theo thời gian của các dự báo.
  • Kiểm tra phần dư của mô hình đã khớp. Bạn sẽ thấy auto.arima() có lẽ sẽ làm tốt hơn.