1) загрузка файла example1_TSTS.csv and example1_FTS.csv с сайта в переменную
ts <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/forvis/forvision_data/master/example1_TSTS.csv")
head(ts, 10)
## series_id value timestamp
## 1 Y1 3103.96 1984
## 2 Y1 3360.27 1985
## 3 Y1 3807.63 1986
## 4 Y1 4387.88 1987
## 5 Y1 4936.99 1988
## 6 Y1 5379.75 1989
## 7 Y1 6158.68 1990
## 8 Y1 6876.58 1991
## 9 Y2 5389.80 1984
## 10 Y2 5384.40 1985
# ts уже загрузил
fs <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/forvis/forvision_data/master/example1_FTS.csv")
head(fs)
## series_id method timestamp origin_timestamp forecast horizon lo90
## 1 Y1 A 1989 1988 5406.43 1 5183.349
## 2 Y1 A 1990 1988 5875.96 2 5652.879
## 3 Y1 A 1991 1988 6345.48 3 6122.399
## 4 Y1 B 1989 1988 5473.87 1 5250.789
## 5 Y1 B 1990 1988 6010.43 2 5787.349
## 6 Y1 B 1991 1988 6546.63 3 6323.549
## hi90
## 1 5629.511
## 2 6099.041
## 3 6568.561
## 4 5696.951
## 5 6233.511
## 6 6769.711
2) построение графика временного ряда для ряда “Y1”
- Добавление и преобразование колонки timestamp_dbo в виде
date-based object:
library(forvision)
library(zoo)
# создание колонки timestamp_dbo
ts$timestamp_dbo <- as.yearmon(ts$timestamp, format = '%Y')
fs$timestamp_dbo <- as.yearmon(fs$timestamp, format = '%Y')
2.1) Если не задаваем аргументы fs - FTS schema, origin - forecast origin, and m-forecast method то функция plotFixedOrigin() строит график выбранного временного ряда:
plotFixedOrigin(ts = ts, id ="Y1")
2.2) Если задаваем аргументы fs - FTS schema, origin-forecast origin, and m-forecast method:
library(forvision)
plotFixedOrigin(ts = ts, fs = fs, id ="Y1", origin =1988, m = c("A", "B"))
3) plotPRD
library(forvision)
# create afts without na
df <- createAFTS(ts = ts, fs = fs, na = FALSE)
plotPRD(df)
