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Crea un pronóstico de series temporales para la nueva región

Ya has creado modelos que pronostican las ventas para la región metropolitana en las lecciones y para la región montañosa en los videos. Ahora vamos a construir un pronóstico middle-out para la región costera del sureste y así completar toda la jerarquía del estado. En tu espacio de trabajo tienes SEC_total para las ventas y dates_valid y SEC_t_v para la validación.

Este ejercicio forma parte del curso

Previsión de la demanda de productos en R

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Instrucciones del ejercicio

  • Crea un modelo de series temporales para las ventas regionales de la costa sureste (SEC_total).
  • Pronostica 22 valores hacia 2017.
  • Convierte este pronóstico en un objeto xts usando el índice de fechas dates_valid.
  • Calcula el MAPE.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Build a time series model for the region using auto.arima
SEC_t_model_arima <- ___(___)

# Forecast the time series model
for_SEC_t <- ___(___, h = ___)

# Make into an xts object from the forecast you just made
for_SEC_t_xts <- ___(___$mean, order.by = ___)

# Calculate the MAPE
MAPE <- mape(___, SEC_t_v)
print(MAPE)
Editar y ejecutar código