ETS ve mevsimsel naive
Burada, 20 yıllık cement verisi için ETS tahminlerini mevsimsel naive yöntemle karşılaştıracaksın. Veri, üçer aylık çimento üretimini içerir ve 4 adım ileri için zaman serisi çapraz doğrulaması kullanacaksın. Bu işlem biraz zaman aldığı için, çalışma alanında cement serisinin kısaltılmış bir sürümü hazır olacak.
tsCV() için ikinci argüman bir tahmin nesnesi döndürmelidir; bu yüzden bir modeli kuran ve tahmin döndüren bir fonksiyona ihtiyacın var. Hatırlatma:
> args(tsCV)
function (y, forecastfunction, h = 1, ...)
Bu egzersizde, var olan bir tahminleme fonksiyonunu ve senin için oluşturulmuş bir fonksiyonu kullanacaksın. Unutma, bazen basit yöntemler daha gelişmiş yöntemlerden daha iyi çalışır!
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R ile Tahminleme
Egzersiz talimatları
- ETS tahminleri döndüren
fets()fonksiyonu senin için yazıldı. tsCV()'yi hem ETS hem de mevsimsel naive yöntemler içincementverisine, 4 adımlık bir tahmin ufkuyla uygula. Tahmin fonksiyonu argümanı olarake1için yeni oluşturulanfets,e2için ise mevcutsnaivefonksiyonlarını kullan.- Ortaya çıkan 4 adımlık hataların MSE'sini hesapla ve eksik değerleri kaldır. MSE hesaplamaya yönelik ifadeler verildi, ancak ikinci isteğe bağlı argümanlar verilmedi (daha önce kullanmıştın).
- En iyi MSE'yi
bestmseolarak kaydet. Önceki talimattaki en iyi MSE'yi üreten kod satırının tamamını doğrudan kopyalayabilirsin.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Function to return ETS forecasts
fets <- function(y, h) {
forecast(ets(y), h = h)
}
# Apply tsCV() for both methods
e1 <- tsCV(___, ___, h = ___)
e2 <- tsCV(___, ___, h = ___)
# Compute MSE of resulting errors (watch out for missing values)
mean(e1^2, ___)
mean(e2^2, ___)
# Copy the best forecast MSE
bestmse <- ___