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Crea un pronóstico de series temporales a nivel regional

A veces no tienes tiempo de crear pronósticos para cada producto, así que usamos un enfoque top-down de pronóstico jerárquico. ¡Esta vez trabajaremos la región metropolitana a la inversa!

Tu espacio de trabajo ya tiene cargados los siguientes objetos: MET_total con las ventas regionales totales, dates_valid y MET_t_v para el conjunto de 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 todas las ventas de la región metropolitana (MET_total).
  • Pronostica 22 valores hacia 2017 a partir de este modelo.
  • Convierte este pronóstico en un objeto xts.
  • Calcula el MAPE.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Build a regional time series model using auto.arima
MET_t_model_arima <- ___(___)

# Calculate a 2017 forecast for 22 periods from the above model
for_MET_t <- ___(___, h = ___)

# Make an xts object from your forecast
for_MET_t_xts <- ___(___$mean, order.by = ___)

# Calculate the MAPE
MAPE <- mape(___, ___)
print(MAPE)
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