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

Bài tập

Biểu đồ theo mùa

Bên cạnh biểu đồ theo thời gian, còn có những cách vẽ khác hữu ích để nhấn mạnh tính thời vụ và cho thấy sự thay đổi của các mẫu hình này theo thời gian.

  • Seasonal plot (biểu đồ theo mùa) giống với biểu đồ thời gian, nhưng dữ liệu được vẽ theo từng “mùa” (season) cụ thể khi dữ liệu được quan sát. Bạn có thể tạo bằng hàm ggseasonplot() tương tự như cách dùng autoplot().
  • Một biến thể thú vị của biểu đồ theo mùa dùng hệ tọa độ cực, trong đó trục thời gian là hình tròn thay vì nằm ngang; để tạo, chỉ cần thêm đối số polar và đặt TRUE.
  • Subseries plot gồm các biểu đồ thời gian nhỏ cho từng mùa. Ở đây, trung bình của mỗi mùa được hiển thị bằng một đường ngang màu xanh lam.

Một cách để tách một chuỗi thời gian là dùng hàm window(), hàm này trích một tập con từ đối tượng x được quan sát giữa các thời điểm start và end.

> window(x, start = NULL, end = NULL)

Trong bài tập này, bạn sẽ nạp gói fpp2 và dùng hai bộ dữ liệu của gói:

  • a10 chứa doanh số hàng tháng của thuốc chống tiểu đường ở Australia. Trên các biểu đồ, bạn có nhận ra tháng nào có doanh số cao nhất mỗi năm không? Điều gì bất thường xảy ra vào tháng 3 và 4 năm 2008?
  • ausbeer chứa sản lượng bia theo quý của Australia. Điều gì đang diễn ra với sản lượng bia ở Quý 4?

Những ví dụ này sẽ giúp bạn hình dung các biểu đồ và hiểu tại sao chúng hữu ích.

Hướng dẫn

100 XP
  • Dùng library() để nạp gói fpp2.
  • Dùng autoplot() và ggseasonplot() để vẽ biểu đồ cho dữ liệu a10.
  • Dùng hàm ggseasonplot() với đối số polar để tạo biểu đồ tọa độ cực cho dữ liệu a10.
  • Dùng hàm window() để chỉ xét dữ liệu ausbeer bắt đầu từ năm 1992.
  • Cuối cùng, dùng autoplot() và ggsubseriesplot() để vẽ biểu đồ cho chuỗi beer.