Funktionen auto.arima()
Vi kan använda funktionen auto.arima för att automatiskt välja en bra startmodell. Dina regionala försäljningsdata, summerade för alla produkter i storstadsregionen, finns inlästa i din arbetsmiljö som objektet MET_t. Vi använder funktionen index för att hantera datumen.
Den här övningen är en del av kursen
Prognostisering av produktefterfrågan i R
Övningsinstruktioner
- Dela upp data i en träningsdel och en valideringsdel, där valideringsdata utgörs av all data från 2017. Träningsdelen är redan klar – nu är det din tur att skapa valideringsdelen! Använd formatet YYYY-MM-DD för datumet.
- Kör funktionen
auto.arima()på dina träningsdata för den regionala storstadsförsäljningen.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# Split the data into training and validation
MET_t_train <- MET_t[index(MET_t) < "2017-01-01"]
MET_t_valid <- ___[index(___) >= "___"]
# Use auto.arima() function for metropolitan sales training data
auto.arima(___)