Vyhodnocení přesnosti prognóz sezónních metod
Jak ses naučil/a v první kapitole, funkce window() určuje start a end časové řady pomocí příslušných časových hodnot, nikoli indexů. Oba tyto argumenty mohou mít podobu vektoru jako c(year, period), který jsi už dříve používal/a jako argument funkce ts(). Připomínáme, že period zde označuje čtvrtletí.
V tomto cvičení použiješ melbournská čtvrtletní data o návštěvnících (visnights[, "VICMetro"]) k vytvoření tří různých trénovacích sad – vždy bez posledního 1, 2 a 3 let. Před zahájením cvičení si předem načtená data visnights prohlédni v konzoli; pomůže ti to určit správnou hodnotu parametru h (který udává počet hodnot, které chceš předpovědět) pro tvoje prognózovací metody.
Pro každou trénovací sadu pak vypočítej prognózu na následující rok a nakonec porovnej střední absolutní procentuální chybu (MAPE) prognóz pomocí funkce accuracy(). Zkus se zamyslet, proč se hodnoty MAPE tolik liší.
Toto cvičení je součástí kurzu
Forecasting v R
Pokyny k cvičení
- Pomocí funkce
window()vytvoř z datvisnights[,"VICMetro"]tři trénovací sady tak, že vynecháš poslední 1, 2 a 3 roky; pojmenuj jetrain1,train2atrain3. Parametrendnastav odpovídajícím způsobem. - Pro každou trénovací sadu vypočítej prognózu na jeden rok pomocí metody
snaive(). Výsledky pojmenujfc1,fc2afc3. - Podle vzoru v ukázkovém kódu porovnej hodnoty MAPE pro všechny tři sady prognóz pomocí funkce
accuracy()jako testovací sadu.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Create three training series omitting the last 1, 2, and 3 years
train1 <- window(visnights[, "VICMetro"], end = c(2015, 4))
train2 <- ___
train3 <- ___
# Produce forecasts using snaive()
fc1 <- snaive(___, h = ___)
fc2 <- ___
fc3 <- ___
# Use accuracy() to compare the MAPE of each series
accuracy(fc1, visnights[, "VICMetro"])["Test set", "MAPE"]
___
___