ARIMA-Vorhersage
Bevor wir ein Ensemble-Modell bauen, brauchen wir eine tatsächliche Zeitreihenprognose der Nachfrage selbst, damit wir die Vorhersagen mitteln können. Das Trainingsdatenobjekt MET_hi ist in deinem Workspace gespeichert, ebenso wie die Validierungsdaten MET_hi_v.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Prognose der Produktnachfrage in R</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Build an ARIMA model using the auto.arima function
MET_hi_model_arima <- ___(___)
# Forecast the ARIMA model you just built above
for_MET_hi <- ___(___, h = ___)