使用指數平滑的自動預測
用來尋找 誤差、趨勢與季節性（ETS） 的同名函式，能以全自動方式為各式各樣的時間序列產生預測。
你現在要在本章先前看過的兩個序列 austa 與 hyndsight 上進行測試。兩者都已預先載入到你的工作環境。
本練習屬於課程
R 的時間序列預測
練習說明
- 使用
ets()對austa擬合一個 ETS 模型，並將結果存為fitaus。 - 使用適當的函式檢查此模型的殘差。
- 以
forecast()搭配autoplot()繪製此模型的預測圖。 - 對
hyndsight重複上述三個步驟，並將模型存為fiths。 - 哪個模型未通過 Ljung-Box 檢定？請將
fitausfail與fithsfail設為TRUE（若未通過）或FALSE（若通過）。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Fit ETS model to austa in fitaus
___ <- ___(___)
# Check residuals
___(___)
# Plot forecasts
___(___(___))
# Repeat for hyndsight data in fiths
fiths <- ___(___)
___(___)
___(___(___))
# Which model(s) fails test? (TRUE or FALSE)
fitausfail <- ___
fithsfail <- ___