Séries Temporais: Gráficos para Sazonalidade

Além da decomposição apresentada no post Séries Temporais: Introdução e Decomposição dos Componentes em R, há outras formas de se visualizar a sazonalidade da série. A série utilizada aqui é a a10 do pacote fpp. Ela contém as informações de venda de antibióticos na Austrália no período de 1991 a 2008.

O primeiro passo é instalar o pacote fpp e ggplot2:

library('ggplot2'); # apenas para gerar o autoplot
library('fpp'); # pacote de forecast

Começamos com um gráfico simples da série:

autoplot(a10) +
ggtitle("Graf. Autoplot para Vendas de Antibioticos na Australia") +
ylab("$ milhoes") + xlab("Ano")

Em seguida, traçamos um gráfico de sazonalidade com a função seasonplot():

# Grafico de sazonalidade
seasonplot(a10, year.labels=TRUE, main="Graf. Seasonplot para Vendas de Antibioticos na Australia");

Como você pode ver, temos as linhas ano a ano confrontadas. É um gráfico simples de séries, porém com a sazaonalidade confrontada. Podemos observar, por exemplo, que a venda de antibióticos cresce de fevereiro a março, e que janeiro é o pico de vendas. Esse comportamento é padrão para todos os anos, com exceção de 2008. Pode ser o caso dos dados não terem sido completamente coletados (visto que o ano está incompleto).

É possível deixar o gráfico um pouco melhor, com alguns detalhes para facilitar a visualização. Em outras palavras, deixar mais bonito:

# Grafico de sazonalidade com mais detalhes
ggseasonplot(a10, year.labels=TRUE, year.labels.left=TRUE) +
ylab("$ milhoes") +xlab("Mes")+ ggtitle("Graf. GGSeasonplot para Vendas de Antibioticos na Australia");

Outra opção bacana no ggseasonplot() é fazer um gráfico polar:

ggseasonplot(a10, polar=TRUE) +
ylab("$ milhoes") + xlab("Mes") + ggtitle("Graf. Polar");

Por fim, você pode comparar as diferentes estações por mês. No gráfico abaixo, temos as séries divididas pelos meses com o traço azul indicando a média de cada um:

ggsubseriesplot(a10) + ylab("$ milhoes") + xlab("Mes")+
ggtitle("Graf. GGSubseriesplot")

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