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Naive Prognosemethoden

Wie du im Video gelernt hast, ist eine Prognose der Mittelwert oder Median simulierter Zukünfte einer Zeitreihe.

Die einfachste Prognosemethode ist die Verwendung der jüngsten Beobachtung; das nennt man eine naive Prognose und kann mit einer gleichnamigen Funktion umgesetzt werden. Für viele Zeitreihen, einschließlich der meisten Aktienkursdaten, ist das das Beste, was man tun kann. Und selbst wenn es keine gute Prognosemethode ist, dient sie als nützlicher Benchmark für andere Methoden.

Für saisonale Daten ist eine verwandte Idee, die entsprechende Saison aus dem letzten Jahr der Daten zu verwenden. Wenn du zum Beispiel das Verkaufsvolumen für den nächsten März prognostizieren willst, würdest du das Verkaufsvolumen aus dem März des Vorjahres heranziehen. Das ist in der Funktion snaive() implementiert, was für seasonal naive steht.

Für beide Prognosemethoden kannst du das zweite Argument h setzen, das die Anzahl der zu prognostizierenden Werte angibt; wie im Code unten gezeigt, haben sie unterschiedliche Standardwerte. Die resultierende Ausgabe ist ein Objekt der Klasse forecast. Das ist die zentrale Objektklasse im forecast-Paket, und es gibt viele Funktionen zum Umgang damit, darunter summary() und autoplot().

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

Du wirst diese beiden Funktionen auf die goog-Zeitreihe bzw. die ausbeer-Zeitreihe anwenden. Beide stehen dir in deinem Workspace zur Verfügung.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Prognosen mit R

Kurs anzeigen

Anleitung zur Übung

  • Verwende naive(), um die nächsten 20 Werte der goog-Zeitreihe zu prognostizieren, und speichere das in fcgoog.
  • Visualisiere und fasse die Prognosen mit autoplot() und summary() zusammen.
  • Verwende snaive(), um die nächsten 16 Werte der ausbeer-Zeitreihe zu prognostizieren, und speichere das in fcbeer.
  • Visualisiere und fasse die Prognosen für fcbeer genauso zusammen wie für fcgoog.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# 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
___
___
Code bearbeiten und ausführen