НачатьНачать бесплатно

Наивные методы прогнозирования

Как вы узнали из видео, прогноз — это среднее значение или медиана смоделированных вариантов развития временного ряда.

Самый простой метод прогнозирования — использовать последнее наблюдение; он называется наивным прогнозом и реализован в одноимённой функции. Для многих временных рядов, в том числе для большинства данных о ценах акций, это лучшее, что можно сделать. Даже если этот метод не слишком точен, он служит полезным ориентиром для сравнения с другими методами прогнозирования.

Для сезонных данных используется похожий подход: берётся соответствующий сезон из последнего года. Например, чтобы спрогнозировать объём продаж на следующий март, используют данные за предыдущий март. Этот метод реализован в функции snaive() и называется сезонным наивным прогнозированием.

Для обоих методов можно задать второй аргумент h, определяющий количество прогнозируемых значений. Как показано в коде ниже, значения по умолчанию у них различаются. Результат выполнения функций — объект класса forecast. Это основной класс объектов в пакете forecast; для работы с ними предусмотрен широкий набор функций, включая summary() и autoplot().

naive(y, h = 10)
snaive(y, h = 2 * frequency(x))

Вы примените эти две функции к рядам goog и ausbeer соответственно. Оба ряда доступны в вашем рабочем пространстве.

Это упражнение является частью курса

Прогнозирование в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Используйте naive(), чтобы спрогнозировать следующие 20 значений ряда goog, и сохраните результат в fcgoog.
  • Постройте график и получите сводку прогнозов с помощью autoplot() и summary().
  • Используйте snaive(), чтобы спрогнозировать следующие 16 значений ряда ausbeer, и сохраните результат в fcbeer.
  • Постройте график и получите сводку прогнозов для fcbeer так же, как вы сделали для fcgoog.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Use naive() to forecast the goog series
fcgoog <- naive(___, ___)

# Plot and summarize the forecasts
___(___)
___(___)

# Use snaive() to forecast the ausbeer series
fcbeer <- ___

# Plot and summarize the forecasts
___
___
Редактировать и запускать код