/*
Выведите на один график исходный временной ряд и сглаженный временной ряд.
На практике для выделения тренда часто применяется параметр α = 0.2. Подбирая нужные параметры
α,β,γ можно добиться желаемого сглаживания.
Проведите простое экспоненциальное сглаживание ряда rainseries с использованием функции
HoltWinters() для разных значений параметр α (0,9; 0,8; 0,6). Выведите графики.

link https://yadi.sk/d/528aAPrTfbOfsg
*/

kings <- scan("http://robjhyndman.com/tsdldata/misc/kings.dat",skip=3)
kings
kingstimeseries <- ts(kings)
kingstimeseries


births <- scan("http://robjhyndman.com/tsdldata/data/nybirths.dat")
birthstimeseries <- ts(births, frequency=12, start=c(1946,1))
birthstimeseries
plot.ts(birthstimeseries)


souvenir <- scan("http://robjhyndman.com/tsdldata/data/fancy.dat")
souvenirtimeseries <- ts(souvenir, frequency=12, start=c(1987,1))
souvenirtimeseries
plot.ts(souvenirtimeseries)

logsouvenirtimeseries <- log(souvenirtimeseries)
plot.ts(logsouvenirtimeseries)
plot.ts(birthstimeseries)
birthstimeseriescomponents <- decompose(birthstimeseries)
birthstimeseriescomponents$seasonal
plot(birthstimeseriescomponents)
birthstimeseriescomponents <- decompose(birthstimeseries)
birthstimeseriesseasonallyadjusted <- birthstimeseries-birthstimeseriescomponents$seasonal
plot(birthstimeseriesseasonallyadjusted)

rain <- scan("http://robjhyndman.com/tsdldata/hurst/precip1.dat",skip=1)
rainseries <- ts(rain,start=c(1813))
plot.ts(rainseries)

rainseriesforecasts <- HoltWinters(rainseries, beta=FALSE, gamma=FALSE)
rainseriesforecasts
rainseriesforecasts$fitted
plot(rainseriesforecasts$fitted)