1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Analiza szeregów czasowych w R
Connected

ćwiczenie

Proste prognozy z oszacowanego modelu MA

Po oszacowaniu modelu MA na podstawie danych Nile czas przejść do tworzenia prostych prognoz. Podobnie jak w przypadku innych modeli, możesz użyć funkcji predict(), aby wygenerować prognozy z oszacowanego modelu MA. Przypomnij sobie, że wartość $pred to prognoza, a $se to jej błąd standardowy – obie wielkości są obliczane na podstawie dopasowanego modelu MA.

Aby generować prognozy na kilka okresów w przód od ostatniej obserwacji, użyj argumentu n.ahead = h w wywołaniu predict(). Prognozy są tworzone rekurencyjnie – od kroku 1 do h – poczynając od końca zaobserwowanego szeregu czasowego. Pamiętaj jednak, że za wyjątkiem prognozy 1-krokowej wszystkie pozostałe prognozy modelu MA są równe oszacowanej średniej (intercept).

W tym ćwiczeniu użyjesz modelu MA zbudowanego na danych Nile, aby sporządzić proste prognozy przyszłych poziomów przepływu Nilu. Model MA z poprzedniego ćwiczenia jest dostępny w twoim środowisku.

Instrukcje

100 XP
  • Użyj predict(), aby wygenerować prognozę poziomu przepływu Nilu w roku 1971. Zapisz wynik w zmiennej predict_MA.
  • Użyj predict_MA wraz z $pred[1], aby uzyskać prognozę 1-krokową.
  • Wywołaj predict() ponownie, aby wygenerować prognozy na lata 1971–1980. W tym celu ustaw argument n.ahead na 10.
  • Uruchom gotowy kod, aby zwizualizować szereg czasowy Nile wraz z prognozą i 95-procentowymi przedziałami predykcji.