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콜 예약 예측하기

여러 계절 주기를 가진 또 다른 시계열은 calls이며, 북미의 한 대형 은행에서 수집한 5분 단위 콜 볼륨 데이터를 연속된 20일 동안 담고 있어요. 영업일 하루에는 5분 구간이 169개이며, 따라서 주간 계절 빈도는 5 × 169 = 845입니다. 주간 계절성은 비교적 약하므로 여기서는 일일 계절성만 모델링하겠습니다. calls는 이미 작업 공간에 로드되어 있어요.

이 경우 잔차는 여전히 백색 잡음 검정을 통과하지 못하지만, 유의하더라도 자기상관은 아주 작습니다. 이는 시계열 길이가 매우 길기 때문이에요. 이렇게 긴 시계열에서 검정을 모두 통과하는 잔차를 기대하는 것은 현실적이지 않은 경우가 많습니다. 남아 있는 상관이 예측에 미치는 영향은 무시할 수 있는 수준입니다.

คำแนะนำ

100 XP
  • 강한 일일 계절성과 약한 주간 계절성을 확인하기 위해 calls 데이터를 시각화하세요.
  • 일일 계절성은 차수 10, 주간 계절성은 차수 0을 사용해 xreg 행렬을 설정하세요. 벡터를 잘못 지정하면 세션이 만료될 수 있으니 주의하세요!
  • seasonal = FALSE, stationary = TRUE를 사용해 auto.arima()로 동적 회귀 모형 fit을 적합하세요.
  • 적합된 모형의 잔차를 점검하세요.
  • 10 영업일 앞의 예측을 fc로 생성하고, 이를 시각화하세요. 적절한 h 값은 연습 문제 설명을 참고해 결정하세요.