ÎncepețiÎncepe gratuit

Metoda Holt-Winters pentru date zilnice

Metoda Holt-Winters poate fi folosită și pentru date zilnice, unde modelul sezonier are lungimea 7, iar unitatea de timp potrivită pentru h este în zile.

În acest exercițiu, vei compara metoda Holt-Winters aditivă cu metoda naive() sezonieră pentru datele hyndsight, care conțin vizualizările zilnice de pagini ale blogului Hyndsight pe parcursul unui an, începând cu 30 aprilie 2014. Datele sunt disponibile în spațiul tău de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Prognoze în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Folosind subset.ts(), creează un set de antrenament din care să fie omise ultimele 4 săptămâni de date disponibile în hyndsight.
  • Generează prognoze pentru aceste ultime 4 săptămâni folosind hw() cu sezonalitate aditivă, aplicată pe datele de antrenament. Atribuie rezultatul variabilei fchw.
  • Generează prognoze naive sezoniere pentru aceeași perioadă. Folosește funcția corespunzătoare, introdusă într-un capitol anterior, și atribuie rezultatul variabilei fcsn.
  • Care dintre cele două prognoze este mai bună pe baza RMSE? Folosește funcția accuracy() pentru a determina acest lucru.
  • Creează grafice temporale ale acestor prognoze.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Create training data with subset()
train <- subset(___, end = ___)

# Holt-Winters additive forecasts as fchw
fchw <- hw(___, seasonal = ___, h = ___)

# Seasonal naive forecasts as fcsn
fcsn <- ___

# Find better forecasts with accuracy()
accuracy(___, ___)
accuracy(___, ___)

# Plot the better forecasts
autoplot(___)
Editează și rulează codul