ÎncepețiÎncepe gratuit

Utilizarea funcției tsCV() pentru validarea încrucișată a seriilor de timp

Funcția tsCV() calculează erorile de validare încrucișată pentru serii de timp. Trebuie să specifici seria de timp, metoda de prognoză și orizontul de prognoză. Iată exemplul din videoclip:

> e = tsCV(oil, forecastfunction = naive, h = 1)

În acest exercițiu, vei folosi tsCV() pentru a calcula și reprezenta grafic valorile MSE pentru până la 8 pași înainte, aplicând metoda naive() pe datele goog. Exercițiul utilizează grafica ggplot2, cu care poate nu ești familiar, dar am furnizat suficient cod pentru a putea continua.

Consultă slide-urile despre tsCV() din curs. Datele goog au fost deja încărcate în spațiul tău de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Prognoze în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Folosind datele goog și funcția naive() pentru prognoză, calculează erorile de validare încrucișată pentru până la 8 pași înainte. Atribuie rezultatul lui e.
  • Calculează valorile MSE pentru fiecare orizont de prognoză și elimină valorile lipsă din e specificând al doilea argument. Expresia pentru calculul MSE a fost deja furnizată.
  • Reprezintă grafic valorile MSE rezultate (y) față de orizontul de prognoză (x). Gândește-te la modul în care funcționează argumentele funcțiilor. Dacă MSE = mse apare în lista de argumente a funcției, atunci mse se referă la un obiect existent în spațiul tău de lucru în afara funcției, în timp ce MSE este variabila care face referire la acel obiect în interiorul funcției.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Compute cross-validated errors for up to 8 steps ahead
e <- tsCV(___, forecastfunction = ___, h = ___)

# Compute the MSE values and remove missing values
mse <- colMeans(e^2, na.rm = ___)

# Plot the MSE values against the forecast horizon
data.frame(h = 1:8, MSE = mse) %>%
  ggplot(aes(x = h, y = ___)) + geom_point()
Editează și rulează codul