Zukünftige Prädiktorvariablen erstellen
Um Vorhersagen für die Regressionsmodelle mit Preis, Feiertagen und Promotions zu erhalten, brauchen wir zukünftige Werte für jeden dieser Inputs! Für unser High-End-Produkt haben wir zuvor festgestellt, dass Feiertage und Promotions für das Modell nicht wichtig sind. Preise werden 6 Monate im Voraus verhandelt, daher sind die Preise im Validierungsdatensatz für die Berechnung der Prognosen gut geeignet. Dein Validierungsdatensatz ist in deinem Workspace als bev_xts_valid gespeichert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Prognose der Produktnachfrage in R
Anleitung zur Übung
- Speichere den Logarithmus der Preise (gespeichert als Variable
MET.hi.p) aus deinem Validierungsdatensatz als Vektor mitas.vector(). - Erstelle einen Validierungs-Data-Frame mit
l_MET_hi_p_validund setze die Spaltennamen mit dem bereitgestellten Code.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Subset the validation prices #
l_MET_hi_p_valid <- as.vector(___(bev_xts_valid[,"___"]))
# Create a validation data frame #
MET_hi_valid <- data.frame(___)
colnames(MET_hi_valid) <- "log_price"