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Vorhersage visualisieren

Deine Vorhersage lag im Durchschnitt um über 18 % daneben. Vergleichen wir sie visuell mit dem Validierungsdatensatz, um herauszufinden, woran das liegen könnte. In deinem Workspace sind das Vorhersageobjekt forecast_MET_t und der Validierungsdatensatz MET_t_valid bereits geladen. Denk daran: Deine Validierung umfasst 22 Wochen!

Diese Übung ist Teil des Kurses

Prognose der Produktnachfrage in R

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Anleitung zur Übung

  • Wandle den Mittelwert deiner Vorhersage (forecast$mean) in ein xts-Objekt um. Verwende dazu das Objekt for_dates als Zeitindex und denke daran, dass dein Validierungsdatensatz 22 Wochen lang ist.
  • Zeichne deinen Validierungsdatensatz.
  • Lege deine Vorhersage (for_MET_t_xts) über die Validierung.
  • Ändere bei beiden die Plot-Einstellungen nicht, damit der Vergleich leichter erkennbar ist.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Convert your forecast to an xts object
for_dates <- seq(as.Date("2017-01-01"), length = ___, by = "weeks")
for_MET_t_xts <- xts(forecast_MET_t$___, order.by = ___)

# Plot the validation data set
plot(MET_t_valid, main = 'Forecast Comparison', ylim = c(4000, 8500))

# Overlay the forecast of 2017
lines(___, col = "blue")
Code bearbeiten und ausführen