始める無料で始める

地域レベルの時系列予測を作成する

すべての製品について個別に予測を作る時間がないこともあります。そんなときは階層型予測のトップダウン手法を使います。今回はメトロポリタン地域を、いつもと逆の流れで進めましょう！

ワークスペースには次のオブジェクトが読み込まれています：地域の総売上を表す MET_total、dates_valid、検証用データセットの MET_t_v。

この演習はコースの一部です

Rで学ぶ製品需要の予測

コースを見る

演習の手順

  • メトロポリタン地域全体の売上（MET_total）に対して時系列モデルを作成します。
  • このモデルから、2017年に向けて22期間先を予測します。
  • 予測結果を xts オブジェクトに変換します。
  • 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 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)
コードを編集して実行