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Prognosen mithilfe von Regression testen

Nach der visuellen Inspektion der Daten entscheidest du, zusätzlich eine Regressionsanalyse zu verwenden, um festzustellen, ob es einen statistisch signifikanten Wechsel im Trend von den historischen Umsätzen zu den prognostizierten Umsätzen gibt. Denk daran: Du musst eine Trend- (trend) und eine Shift- (shift) Variable erstellen.

Für diese Übung sind die Umsatzdaten, die du in der vorherigen Aufgabe erstellt hast, im Objekt rev gespeichert. Darin gibt es zwei Zeitreihen: historische Umsätze (hist_rev) und prognostizierte Umsätze (proj_rev). Historische Umsätze haben für die ersten 10 Jahre positive Werte und 0 im Prognosezeitraum. Prognostizierte Umsätze haben für die ersten 10 Jahre 0 und positive Werte während des Prognosezeitraums.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Aktienbewertung in R</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Erstelle eine einzelne Umsatzreihe, die historische und prognostizierte Daten addiert.
  • Füge rev_all_df eine Trend-Variable mit seq() hinzu.
  • Füge rev_all_df eine Shift-Variable mit ifelse() hinzu.
  • Regrediere rev_all auf trend und shift.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Create a data frame of single series
rev_all <- ___
rev_all_df <- data.frame(rev_all)

# Create Trend Variable
rev_all_df$trend <- seq(___, nrow(rev_all_df), ___)

# Create Shift Variable
rev_all_df$shift <- ifelse(rev_all_df$trend <= 7, ___, ___)

# Run regression
reg <- lm(___, data = rev_all_df)
summary(reg)
Code bearbeiten und ausführen