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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

<Kurs>Prognose der Produktnachfrage in R</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Speichere den Logarithmus der Preise (gespeichert als Variable MET.hi.p) aus deinem Validierungsdatensatz als Vektor mit as.vector().
  • Erstelle einen Validierungs-Data-Frame mit l_MET_hi_p_valid und setze die Spaltennamen mit dem bereitgestellten Code.

Interaktive praktische Übung

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

# 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"
Code bearbeiten und ausführen