Passer au contenu

Tracer les ajustements d'étalonnage

Source : R/plot_benchAdj.R
plot_benchAdj.Rd

Tracer les ajustements d'étalonnage pour une série unique dans le périphérique graphique courant (actif). Il est possible de superposer jusqu'à trois types d'ajustements dans le même graphique :

Ces graphiques peuvent être utiles pour évaluer la qualité des résultats d'étalonnage et comparer les ajustements générés par les deux fonctions d'étalonnage (benchmarking() et stock_benchmarking()) pour des séries de stocks.

Utilisation

plot_benchAdj(
  PB_graphTable = NULL,
  SB_graphTable = NULL,
  SB_splineKnots = NULL,
  legendPos = "bottomright"
)

Arguments

PB_graphTable

(optionnel)

Data frame (object de classe « data.frame ») correspondant au data frame de sortie graphTable de la fonction benchmarking() (PB pour approche « Proc Benchmarking »). Spécifiez NULL pour ne pas inclure les ajustements de benchmarking() dans le graphique.

La valeur par défaut est PB_graphTable = NULL.

SB_graphTable

(optionnel)

Data frame (object de classe « data.frame ») correspondant au data frame de sortie graphTable de la fonction stock_benchmarking() (SB). Spécifiez NULL pour ne pas inclure les ajustements de stock_benchmarking() dans le graphique.

La valeur par défaut est SB_graphTable = NULL.

SB_splineKnots

(optionnel)

Data frame (object de classe « data.frame ») correspondant au data frame de sortie splineKnots de la fonction stock_benchmarking() (SB). Spécifiez NULL pour ne pas inclure la spline cubique de stock_benchmarking() dans le graphique.

La valeur par défaut est SB_splineKnots = NULL.

legendPos

(optionnel)

Chaîne de caractères (mot-clé) spécifiant l'emplacement de la légende dans le graphique. Voir la description de l'argument x dans la documentation de graphics::legend() pour la liste des mots-clés valides. Spécifiez NULL pour ne pas inclure de légende dans le graphique.

La valeur par défaut est legendPos = "bottomright" (en bas à droite).

Valeur de retour

Cette fonction ne renvoie rien (invisible(NULL)).

Détails

Variables du data frame graphTable (arguments PB_graphTable et SB_graphTable) utilisées dans le graphique :

  • t pour l'axe des x (t)

  • benchmarkedSubAnnualRatio pour les lignes Stock Bench. (SB) et Proc Bench. (PB)

  • bias pour la ligne Bias (lorsque \(\rho < 1\))

Variables du data frame splineKnots (argument SB_splineKnots) utilisées dans le graphique :

  • x pour l'axe des x (t)

  • y pour la ligne Cubic spline et les points Extra knot et Original knot

  • extraKnot pour le type de nœud (Extra knot contre Original knot)

Voir la section Valeur de retour de benchmarking() et stock_benchmarking() pour plus d'informations sur ces data frames.

Voir également

plot_graphTable() bench_graphs benchmarking() stock_benchmarking()

Exemples

#######
# Étapes préliminaires

# Stocks trimestriels (même patron répété pour 7 années)
sc_tri <- ts(rep(c(85, 95, 125, 95), 7), start = c(2013, 1), frequency = 4)

# Stocks de fin d'année
sc_ann <- ts(c(135, 125, 155, 145, 165), start = 2013, frequency = 1)

# Étalonnage proportionnel
# ... avec `benchmarking()` (approche "Proc Benchmarking")
res_PB <- benchmarking(
  ts_to_tsDF(sc_tri), 
  ts_to_bmkDF(sc_ann, discrete_flag = TRUE, alignment = "e", ind_frequency = 4),
  rho = 0.729, lambda = 1, biasOption = 3,
  quiet = TRUE)
# ... avec `stock_benchmarking()`
res_SB <- stock_benchmarking(
  ts_to_tsDF(sc_tri), 
  ts_to_bmkDF(sc_ann, discrete_flag = TRUE, alignment = "e", ind_frequency = 4),
  rho = 0.729, lambda = 1, biasOption = 3,
  quiet = TRUE)


#######
# Tracer les ajustements d'étalonnage

# Ajustements de `benchmarking()` (`res_PB`), sans légende
plot_benchAdj(PB_graphTable = res_PB$graphTable,
              legendPos = NULL)


# Ajouter les de `stock_benchmarking()` (`res_SB`), avec une légende cette fois
plot_benchAdj(PB_graphTable = res_PB$graphTable,
              SB_graphTable = res_SB$graphTable)


# Ajouter la spline cubique de `stock_benchmarking()` utilisée pour générer les ajustements
# (incluant les nœuds supplémentaires aux deux extrémités), avec légende en haut à gauche
plot_benchAdj(PB_graphTable = res_PB$graphTable,
              SB_graphTable = res_SB$graphTable,
              SB_splineKnots = res_SB$splineKnots,
              legendPos = "topleft")



#######
# Simuler l'étalonnage de plusieurs séries (3 séries de stocks)

sc_tri2 <- ts.union(ser1 = sc_tri, ser2 = sc_tri * 100, ser3 = sc_tri * 10)
sc_ann2 <- ts.union(ser1 = sc_ann, ser2 = sc_ann * 100, ser3 = sc_ann * 10)

# Avec l'argument `allCols = TRUE` (stocks identifiés avec la colonne `varSeries`)
res_SB2 <- stock_benchmarking(
  ts_to_tsDF(sc_tri2),
  ts_to_bmkDF(sc_ann2, discrete_flag = TRUE, alignment = "e", ind_frequency = 4),
  rho = 0.729, lambda = 1, biasOption = 3,
  allCols = TRUE,
  quiet = TRUE)
#> 
#> Benchmarking indicator series [ser1] with benchmarks [ser1]
#> -----------------------------------------------------------
#> 
#> Benchmarking indicator series [ser2] with benchmarks [ser2]
#> -----------------------------------------------------------
#> 
#> Benchmarking indicator series [ser3] with benchmarks [ser3]
#> -----------------------------------------------------------

# Ajustements d'étalonnage pour le 2ième stock (ser2)
plot_benchAdj(
  SB_graphTable = res_SB2$graphTable[res_SB2$graphTable$varSeries == "ser2", ])


# Avec l'argument `by = "series"` (stocks identifiés avec la colonne `series`)
res_SB3 <- stock_benchmarking(
  stack_tsDF(ts_to_tsDF(sc_tri2)),
  stack_bmkDF(ts_to_bmkDF(
    sc_ann2, discrete_flag = TRUE, alignment = "e", ind_frequency = 4)),
  rho = 0.729, lambda = 1, biasOption = 3,
  by = "series",
  quiet = TRUE)
#> 
#> Benchmarking by-group 1 (series=ser1)
#> =====================================
#> 
#> Benchmarking by-group 2 (series=ser2)
#> =====================================
#> 
#> Benchmarking by-group 3 (series=ser3)
#> =====================================

# Spline cubique pour le 3ième stock (ser3)
plot_benchAdj(
  SB_splineKnots = res_SB3$splineKnots[res_SB3$splineKnots$series == "ser3", ])