Метод Хольта–Винтерса для дневных данных
Метод Хольта–Винтерса можно применять и к дневным данным, в которых сезонный цикл имеет длину 7, а параметр h задаётся в днях.
В этом упражнении вы сравните аддитивный метод Хольта–Винтерса и сезонный наивный метод naive() на данных hyndsight — ежедневной посещаемости блога Hyndsight за один год начиная с 30 апреля 2014 года. Данные уже доступны в вашем рабочем пространстве.
Это упражнение является частью курса
Прогнозирование в R
Инструкции к упражнению
- С помощью
subset.ts()создайте обучающую выборку, исключив последние 4 недели данных изhyndsight. - Постройте прогнозы для этих последних 4 недель с помощью функции
hw()с аддитивной сезонностью, применённой к обучающей выборке. Сохраните результат в переменнуюfchw. - Постройте сезонные наивные прогнозы для того же периода. Используйте соответствующую функцию, с которой вы познакомились в предыдущей главе, и сохраните результат в переменную
fcsn. - Какой из двух прогнозов лучше по значению RMSE? Воспользуйтесь функцией
accuracy(), чтобы это определить. - Постройте временны́е графики этих прогнозов.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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(___)