SES vs ingênuo

Neste exercício, você vai aplicar seu conhecimento sobre conjuntos de treino e teste, a função subset() e a função accuracy(), que você aprendeu no Capítulo 2, para comparar previsões SES e ingênuas para os dados marathon.

Você já fez algo muito parecido ao comparar as previsões ingênuas e da média em um exercício anterior, "Avaliação da acurácia de métodos não sazonais".

Vamos recapitular o processo:

Primeiro, importe e carregue seus dados. Decida quanto dos dados você quer alocar para treino e quanto para teste; os conjuntos não devem se sobrepor.
Faça um subconjunto dos dados para criar um conjunto de treino, que você usará como argumento na(s) sua(s) função(ões) de previsão. Opcionalmente, você também pode criar um conjunto de teste para usar depois.
Calcule as previsões do conjunto de treino usando a(s) função(ões) de previsão que você escolher e defina h igual ao número de valores que deseja prever, que também é o tamanho do conjunto de teste.
Para ver os resultados, use a função accuracy() com a previsão como primeiro argumento e os dados originais (ou o conjunto de teste) como segundo.
Escolha uma medida na saída, como RMSE ou MAE, para avaliar a(s) previsão(ões); um erro menor indica maior acurácia.

Os dados marathon estão carregados no seu ambiente de trabalho.

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Instruções do exercício

Usando subset(), crie um conjunto de treino para marathon contendo todos os anos, exceto os últimos 20, que você vai reservar para teste.
Calcule as previsões SES e ingênua desse conjunto de treino e salve-as em fcses e fcnaive, respectivamente.
Calcule as medidas de acurácia das duas previsões usando a função accuracy() no seu console.
Atribua as melhores previsões (ou fcses ou fcnaive) com base no RMSE a fcbest.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Create a training set using subset()
train <- ___(___, end = length(marathon) - ___)

# Compute SES and naive forecasts, save to fcses and fcnaive
fcses <- ses(___, h = ___)
fcnaive <- naive(___, h = ___)

# Calculate forecast accuracy measures
accuracy(___, ___)
accuracy(___, ___)

# Save the best forecasts as fcbest
fcbest <- ___

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A primeira coisa a fazer em qualquer análise de dados é plotar os dados. Gráficos permitem visualizar muitos aspectos dos dados, incluindo padrões, observações incomuns e mudanças ao longo do tempo. As características vistas nos gráficos dos dados devem então ser incorporadas, na medida do possível, aos métodos de previsão que serão usados.

Exercise 1: Bem-vindo(a) à previsão em R Exercise 2: Criando objetos de séries temporais em R Exercise 3: Gráficos de séries temporais Exercise 4: Gráficos sazonais Exercise 5: Tendências, sazonalidade e ciclicidade Exercise 6: Autocorrelação de séries temporais não sazonais Exercise 7: Autocorrelação de séries temporais sazonais e cíclicas Exercise 8: Associe a ACF à série temporal Exercise 9: Ruído branco Exercise 10: Preços de ações e ruído branco

Neste capítulo, você vai aprender ferramentas gerais úteis para muitas situações de previsão. Ele descreve alguns métodos de previsão de referência, métodos para verificar se um método de previsão aproveitou adequadamente as informações disponíveis e métodos para medir a precisão das previsões. Cada uma das ferramentas discutidas aqui será utilizada repetidamente nos capítulos seguintes, à medida que você desenvolve e explora uma variedade de métodos de previsão.

Exercise 1: Previsões e futuros possíveis Exercise 2: Métodos ingênuos de previsão Exercise 3: Valores ajustados e resíduos Exercise 4: Verificando resíduos de séries temporais Exercise 5: Conjuntos de treino e teste Exercise 6: Avaliando a acurácia de previsões com métodos não sazonais Exercise 7: Avaliando a precisão de previsões com sazonalidade Exercise 8: Eu tenho um bom modelo de previsão?Exercise 9: Validação cruzada em séries temporais Exercise 10: Usando tsCV() para validação cruzada em séries temporais

Previsões produzidas com métodos de suavização exponencial são médias ponderadas das observações passadas, com pesos que decaem exponencialmente à medida que as observações ficam mais antigas. Em outras palavras, quanto mais recente a observação, maior o peso associado. Essa abordagem gera previsões confiáveis de forma rápida e para uma ampla gama de séries temporais, o que é uma grande vantagem e de grande importância para aplicações em negócios.

Exercise 1: Previsões com pesos exponenciais Exercise 2: Suavização exponencial simples Exercise 3: SES vs ingênuo

Exercício atual

Exercise 4: Métodos de suavização exponencial com tendência Exercise 5: Métodos de tendência de Holt Exercise 6: Métodos de suavização exponencial com tendência e sazonalidade Exercise 7: Holt-Winters com dados mensais Exercise 8: Método de Holt-Winters com dados diários Exercise 9: Modelos de espaço de estados para suavização exponencial Exercise 10: Previsão automática com suavização exponencial Exercise 11: ETS vs sazonal ingênuo Exercise 12: Associe os modelos às séries temporais Exercise 13: Quando o ETS falha?

Modelos ARIMA oferecem outra abordagem para previsão de séries temporais. Suavização exponencial e modelos ARIMA são as duas abordagens mais usadas para previsão de séries temporais e fornecem abordagens complementares ao problema. Enquanto modelos de suavização exponencial se baseiam em uma descrição da tendência e da sazonalidade nos dados, modelos ARIMA buscam descrever as autocorrelações nos dados.

Exercise 1: Transformações para estabilização da variância Exercise 2: Transformações de Box-Cox para séries temporais Exercise 3: Diferenciação não sazonal para estacionariedade Exercise 4: Diferença sazonal para estacionariedade Exercise 5: Modelos ARIMA Exercise 6: Modelos ARIMA automáticos para séries temporais não sazonais Exercise 7: Previsão com modelos ARIMA Exercise 8: Comparando auto.arima() e ets() em dados sem sazonalidade Exercise 9: Modelos ARIMA sazonais Exercise 10: Modelos ARIMA automáticos para séries sazonais Exercise 11: Explorando as opções de auto.arima()Exercise 12: Comparando auto.arima() e ets() em dados sazonais

Os modelos de séries temporais dos capítulos anteriores funcionam bem para muitas séries, mas muitas vezes não são bons para dados semanais ou horários e não permitem incluir outras informações, como efeitos de feriados, atividade de concorrentes, mudanças na legislação etc. Neste capítulo, você verá alguns métodos que lidam com sazonalidade mais complexa e considerará como estender modelos ARIMA para permitir a inclusão de outras informações neles.

Exercise 1: Regressão dinâmica Exercise 2: Prevendo vendas considerando gastos com publicidade Exercise 3: Prevendo a demanda de eletricidade Exercise 4: Regressão harmônica dinâmica Exercise 5: Previsão com dados semanais Exercise 6: Regressão harmônica para sazonalidade múltipla Exercise 7: Prevendo agendamentos de chamadas Exercise 8: Modelos TBATS Exercise 9: Modelos TBATS para demanda de eletricidade Exercise 10: Seu futuro em previsão de séries temporais!