新製品の時系列予測を作成する
大都市圏のボトムアップ予測を計算する前に、複数の製品について予測を用意する必要があります。まずは、大都市圏の特殊製品の時系列予測を作成しましょう。製品需要はワークスペース内の MET_sp に保存されており、dates_valid と検証データ MET_sp_v も用意されています。
ここまでで MAPE 関数の作成には十分慣れていると思います。今回は、2 つの入力（1 つ目が予測値、2 つ目が検証用データ）を取る mape() 関数が用意されていますので、これを使ってください。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶ製品需要の予測
演習の手順
auto.arima()関数を使って、特殊製品MET_spの時系列モデルを作成します。- このモデルを使って、2017 年に向けて 22 期間先まで予測します。
- 予測結果を
xtsオブジェクトに変換します。order.by =オプションには引き続きdates_validオブジェクトを使えます。 - 作成した予測に対して、新しい
mape()関数で MAPE を計算します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Build a time series model
MET_sp_model_arima <- ___(___)
# Forecast the time series model you just built for 22 periods
for_MET_sp <- ___(___, h = ___)
# Create an xts object on the forecast object you just created
for_MET_sp_xts <- ___(___$mean, order.by = ___)
# Calculate the MAPE on your forecast with the validation data
MAPE <- mape(___, ___)
print(MAPE)