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Criar previsão de série temporal no nível regional

Às vezes você não tem tempo para criar previsões para cada produto, então adotamos uma abordagem top-down para previsão hierárquica. Vamos trabalhar a região metropolitana ao contrário desta vez!

Seu ambiente já tem os seguintes objetos carregados: MET_total para o total de vendas da região, dates_valid e MET_t_v para o conjunto de dados de validação.

Este exercício faz parte do curso

Previsão de Demanda de Produtos em R

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Instruções do exercício

  • Construa um modelo de série temporal para todas as vendas da região metropolitana (MET_total).
  • Faça a previsão de 22 valores em 2017 a partir desse modelo.
  • Transforme essa previsão em um objeto xts.
  • Calcule o MAPE.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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)
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