每月資料的 Holt-Winters
在影片中，你學到 hw() 函式會使用 Holt-Winters 方法來產生預測，而方法類型取決於你為 seasonal 參數所設定的值：
fc1 <- hw(aust, seasonal = "additive")
fc2 <- hw(aust, seasonal = "multiplicative")
在這裡，你將把 hw() 應用到 a10，也就是澳洲 1991 至 2008 年的抗糖尿病藥品每月銷售量。這些資料已經在你的工作空間中。
本練習屬於課程
R 的時間序列預測
練習說明
- 繪製
a10資料的時間圖。 - 使用
hw()並採用乘法季節性，為未來 3 年產生預測，並將結果存成fc。 - 殘差看起來像白雜訊嗎？請使用合適的函式進行檢查，並將
whitenoise設為TRUE或FALSE。 - 繪製預測結果的時間圖。
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。
# Plot the data
___
# Produce 3 year forecasts
fc <- hw(___, seasonal = ___, h = ___)
# Check if residuals look like white noise
___
whitenoise <- ___
# Plot forecasts
___