1. 학습
    2. /
  2. 강의
    3. /
  3. Prognozowanie w R
Connected

연습 문제

Metoda Holta-Wintersa dla danych dziennych

Metoda Holta-Wintersa sprawdza się również w przypadku danych dziennych, gdzie wzorzec sezonowy ma długość 7, a odpowiednią jednostką czasu dla argumentu h są dni.

W tym ćwiczeniu porównasz addytywną metodę Holta-Wintersa z sezonową metodą naive() dla zbioru hyndsight, który zawiera dzienną liczbę odsłon bloga Hyndsight przez rok, poczynając od 30 kwietnia 2014. Dane są dostępne w twoim środowisku roboczym.

지침

100 XP
  • Za pomocą subset.ts() utwórz zbiór treningowy, pomijając ostatnie 4 tygodnie dostępnych danych z hyndsight.
  • Przygotuj prognozy dla tych ostatnich 4 tygodni, używając hw() z addytywną sezonowością zastosowaną do danych treningowych. Przypisz wynik do fchw.
  • Przygotuj sezonowe prognozy naiwne dla tego samego okresu. Użyj odpowiedniej funkcji, którą poznałeś we wcześniejszym rozdziale, i przypisz wynik do fcsn.
  • Która z tych dwóch prognoz jest lepsza na podstawie RMSE? Użyj funkcji accuracy(), aby to sprawdzić.
  • Utwórz wykresy czasowe obu prognoz.