Concetti Chiave
- Il livellamento esponenziale è utilizzato per descrivere l'andamento di una serie storica e per fare previsioni.
- Il package stats fornisce la funzione HoltWinters() per applicare il metodo di livellamento esponenziale con componenti stagionali additive.
- La funzione HoltWinters() calcola parametri di lisciatura come alpha, beta e gamma per adattare il modello ai dati.
- Utilizzando la funzione predict(), è possibile prevedere i volumi di energia per i mesi futuri, confrontandoli poi con i dati reali.
- La previsione dei volumi di energia non è precisa, ma riesce ad approssimare l'andamento crescente della serie nel tempo.
Il livellamento esponenziale è un metodo che può aiutare a descrivere l'andamento di una serie storica e ad effettuare delle previsioni.
Il package stats mette a disposizione la funzione HoltWinters():
> xt.hw> xt.hw
Holt-Winters exponential smoothing with trend and additive seasonal component.
Call:
HoltWinters(x = xt, seasonal = "additive")
Smoothing parameters:
alpha: 0.7442939
beta : 0.001302468
gamma: 0.92714
Coefficients:
[,1]
a 4310.68335
b 11.50438
s1 142.07415
s2 -19.69130
s3 -28.46776
s4 -181.30670
s5 89.77291
s6 240.33962
s7 -174.54301
s8 97.76508
s9 135.58889
s10 164.81746
s11 195.66727
s12 -83.00070
Il grafico è il seguente:
> plot(xt.hw)
Se vogliamo effettuare la previsione dei volumi di energia negoziati nei successivi 5 mesi impieghiamo il metodo predict():
> prev> prev
Mar Apr May Jun Jul
2007 4464.262 4314.001 4316.729 4175.394 4457.978
Avendo a disposizione i dati reali, è possibile effettuare un confronto con le previsioni:
Marzo 2007 4544.019689
Aprile 2007 4402.56748
Maggio 2007 4251.437933
Giugno 2007 4346.809605
Luglio 2007 4817.961483
Pur non trattandosi di una previsione raffinata, approssima l'andamento crescente della serie nel tempo.
Domande da interrogazione
- Qual è la funzione utilizzata per applicare il livellamento esponenziale ai dati storici?
- Quali sono i parametri di levigatura utilizzati nel modello Holt-Winters?
La funzione utilizzata è HoltWinters() del package stats, che applica il livellamento esponenziale di Holt-Winters con componente stagionale additiva.
I parametri di levigatura utilizzati sono alpha: 0.7442939, beta: 0.001302468 e gamma: 0.92714.
Accedi a tutti gli appunti
Tutor AI: studia meglio e in meno tempo
