11.5 연습 문제
tbats()
함수로 소매 시계열을 모델링 해봅시다.- 잔차를 확인해보고 예측값을 내봅시다.
- 완전히 자동화된 접근 방식이 이러한 데이터의 경우에 작동합니까?
- 계절성 차분 대신에 푸리에 항을 가지고 어떤 자유도를 줄였습니까?
미국 완성품 모터 가솔린 제품 공급 주별 데이터를 다뤄봅시다(단위: 일일 백만 배럴)(
gasoline
시계열):- TBATS 모델로 이 데이터를 맞춰봅시다.
- 잔차를 확인해보고 예측값을 내봅시다.
- 이 책에서 다룬 어떤 다른 기법을 가지고 이 데이터를 모델링할 수 있겠습니까?
nnetar()
을 가지고 소매 데이터와 이전 장에서 다룬 다른 데이터에서 실험해봅시다.