11.5 연습 문제

1. tbats() 함수로 소매 시계열을 모델링 해봅시다.

   1. 잔차를 확인해보고 예측값을 내봅시다.
   2. 완전히 자동화된 접근 방식이 이러한 데이터의 경우에 작동합니까?
   3. 계절성 차분 대신에 푸리에 항을 가지고 어떤 자유도를 줄였습니까?

2. 미국 완성품 모터 가솔린 제품 공급 주별 데이터를 다뤄봅시다(단위: 일일 백만 배럴)(gasoline 시계열):

   1. TBATS 모델로 이 데이터를 맞춰봅시다.
   2. 잔차를 확인해보고 예측값을 내봅시다.
   3. 이 책에서 다룬 어떤 다른 기법을 가지고 이 데이터를 모델링할 수 있겠습니까?

3. nnetar()을 가지고 소매 데이터와 이전 장에서 다룬 다른 데이터에서 실험해봅시다.