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

Bài tập

Mô hình TBATS cho nhu cầu điện

Như bạn đã thấy trong video, mô hình TBATS là một dạng đặc biệt của mô hình chuỗi thời gian. Việc ước lượng có thể rất chậm, đặc biệt với các chuỗi có nhiều mùa vụ, nên trong bài tập này bạn sẽ thử trên một chuỗi đơn giản hơn để tiết kiệm thời gian. Hãy phân tích các thành phần của một mô hình TBATS trong TBATS(1, {0,0}, -, {<51.18,14>}), một trong các tiêu đề đồ thị trong video:

Thành phần Ý nghĩa
1 Tham số biến đổi Box-Cox
{0,0} Sai số ARMA
- Tham số giảm chấn
{\<51.18,14>} Chu kỳ mùa vụ, số hạng Fourier


Dữ liệu gas chứa sản lượng khí đốt hàng tháng của Australia. Biểu đồ dữ liệu cho thấy phương sai thay đổi khá nhiều theo thời gian, nên cần biến đổi. Tính mùa vụ cũng thay đổi hình dạng theo thời gian và có xu hướng tăng mạnh. Điều này khiến đây là một chuỗi lý tưởng để thử hàm tbats() vốn được thiết kế để xử lý các đặc điểm này.

gas đã sẵn sàng trong không gian làm việc của bạn.

Hướng dẫn

100 XP
  • Vẽ gas bằng hàm vẽ tiêu chuẩn.
  • Khớp một mô hình TBATS cho dữ liệu gas bằng phương pháp vừa giới thiệu và lưu vào fit.
  • Dự báo chuỗi cho 5 năm tiếp theo và lưu vào fc.
  • Vẽ biểu đồ dự báo của fc. Xem tiêu đề đồ thị bằng cách tham chiếu bảng ở trên.
  • Lưu tham số Box-Cox làm tròn đến 3 chữ số thập phân và bậc của các số hạng Fourier vào lambda và K tương ứng.