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Residualprognosen visualisieren

Wie wir es im gesamten Kurs gemacht haben, sollten wir visualisieren, wie diese Prognosen aussehen. Dein Modellobjekt heißt for_MET_hi_arima. Denk daran: Deine Prognose ist im Element mean deines Modellobjekts gespeichert.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Prognose der Produktnachfrage in R

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Anleitung zur Übung

  • Wandle deine Prognose in ein xts-Objekt um. Verwende den bereitgestellten Code für das Objekt dates_valid als Index.
  • Zeichne deine Prognose.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Convert your forecasts into an xts object
dates_valid <- seq(as.Date("2017-01-01"), length = 22, by = "weeks")
for_MET_hi_arima <- xts(___$___, order.by = ___)

# Plot the forecast
plot(___)
Code bearbeiten und ausführen