Построение прогноза временного ряда для нового региона

Вы уже построили модели прогнозирования продаж для столичного региона в уроках и для горного региона в видеоматериалах. Теперь давайте создадим прогноз методом «снизу вверх через середину» для юго-восточного прибрежного региона — и тогда иерархия продаж по всему штату будет завершена! В вашем рабочем пространстве доступны SEC_total для данных о продажах, а также dates_valid и SEC_t_v для валидации.

Это упражнение является частью курса

Прогнозирование спроса на продукты в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Постройте модель временного ряда для продаж в юго-восточном прибрежном регионе (SEC_total).
Сформируйте прогноз на 22 значения вперёд — на 2017 год.
Преобразуйте прогноз в объект xts, используя индекс дат dates_valid.
Вычислите значение MAPE.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Build a time series model for the region using auto.arima
SEC_t_model_arima <- ___(___)

# Forecast the time series model
for_SEC_t <- ___(___, h = ___)

# Make into an xts object from the forecast you just made
for_SEC_t_xts <- ___(___$mean, order.by = ___)

# Calculate the MAPE
MAPE <- mape(___, SEC_t_v)
print(MAPE)

Редактировать и запускать код