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Intervalles de confiance pour la prévision

Votre objet de prévision forecast_MET_t ne contient pas seulement la prévision, mais aussi le calcul de la marge d'erreur appelée intervalles de confiance. Ces intervalles de confiance nous donnent une marge de manœuvre autour de nos prévisions, puisqu'aucune prévision n'est parfaite.

La prévision a été stockée dans l'objet forecast_MET_t$mean. La borne supérieure et la borne inférieure de cet intervalle sont stockées de façon similaire. La deuxième colonne de l'intervalle de confiance supérieur correspond à l'intervalle de confiance à 95 % et est accessible via forecast_MET_t$upper[,2]. Pour obtenir la borne inférieure, remplacez le mot upper par lower.

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Instructions de l’exercice

  • Convertissez les bornes supérieure et inférieure de l'intervalle de confiance à 95 % en objets xts nommés upper et lower. Votre index de dates est stocké dans for_dates.
  • Ajoutez-les au graphique de la prévision et de l'ensemble de validation.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

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

# Overlay the forecast of 2017
lines(for_MET_t_xts, col = "blue")

# Convert the limits to xts objects
lower <- xts(forecast_MET_t$___[,2], order.by = ___)
upper <- xts(___$___[,___], order.by = for_dates)

# Adding confidence intervals of forecast to plot
lines(lower, col = "blue", lty = "dashed")
lines(___, col = "blue", lty = "dashed")
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