Začněte nyníZačněte zdarma

Naivní metody předpovídání

Jak jsi viděl/a ve videu, předpověď (forecast) je průměr nebo medián simulovaných budoucích hodnot časové řady.

Nejjednodušší metodou předpovídání je použít poslední dostupné pozorování – tomu se říká naivní předpověď a lze ji realizovat pomocí stejnojmenné funkce. Pro mnohé časové řady, včetně většiny dat o cenách akcií, je to to nejlepší, co se dá udělat. I když nejde o příliš přesnou metodu, slouží jako užitečný benchmark pro porovnání s jinými přístupy.

Pro sezónní data se nabízí podobný nápad: použít hodnotu z odpovídajícího období v předchozím roce. Pokud chceš například předpovědět objem prodeje pro příští březen, vycházíš z objemu prodeje z loňského března. Tuto logiku implementuje funkce snaive(), tedy sezónní naivní předpověď.

U obou metod lze nastavit druhý argument h, který určuje počet hodnot, které chceš předpovědět. Jak ukazuje kód níže, výchozí hodnoty se u každé funkce liší. Výsledný výstup je objekt třídy forecast – to je základní třída objektů v balíčku forecast a existuje řada funkcí pro práci s nimi, například summary() a autoplot().

naive(y, h = 10)
snaive(y, h = 2 * frequency(x))

Vyzkouš tyto dvě funkce na řadách goog a ausbeer. Obě jsou dostupné ve tvém pracovním prostředí.

Toto cvičení je součástí kurzu

Forecasting v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Pomocí naive() předpověz příštích 20 hodnot řady goog a výsledek ulož do fcgoog.
  • Předpovědi vykresli a shrň pomocí autoplot() a summary().
  • Pomocí snaive() předpověz příštích 16 hodnot řady ausbeer a výsledek ulož do fcbeer.
  • Předpovědi pro fcbeer vykresli a shrň stejným způsobem jako u fcgoog.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Use naive() to forecast the goog series
fcgoog <- naive(___, ___)

# Plot and summarize the forecasts
___(___)
___(___)

# Use snaive() to forecast the ausbeer series
fcbeer <- ___

# Plot and summarize the forecasts
___
___
Upravit a spustit kód