Función auto.arima()
Podemos usar la función auto.arima para ayudarnos a seleccionar automáticamente un buen modelo inicial. Tus datos de ventas regionales, sumados para todos los productos en la región metropolitana, están cargados en tu espacio de trabajo como el objeto MET_t. Vamos a usar la función index para manejar estas fechas.
Este ejercicio forma parte del curso
Previsión de la demanda de productos en R
Instrucciones del ejercicio
- Divide los datos en un conjunto de entrenamiento y otro de validación, siendo la validación todo tu conjunto de datos de 2017. La parte de entrenamiento ya está hecha, ¡prueba tú con la de validación! Asegúrate de usar el formato YYYY-MM-DD para la fecha.
- Ejecuta la función
auto.arima()sobre tus datos de entrenamiento de ventas de la región metropolitana.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Split the data into training and validation
MET_t_train <- MET_t[index(MET_t) < "2017-01-01"]
MET_t_valid <- ___[index(___) >= "___"]
# Use auto.arima() function for metropolitan sales training data
auto.arima(___)