BaşlayınÜcretsiz başlayın

Günlük verilerle Holt-Winters yöntemi

Holt-Winters yöntemi, mevsimsellik uzunluğunun 7 olduğu günlük türde veriler için de kullanılabilir ve h için uygun zaman birimi gündür.

Burada, Nisan 30, 2014'ten başlayarak bir yıl boyunca Hyndsight blogunun günlük sayfa görüntülemelerini içeren hyndsight verisi için toplamsal Holt-Winters yöntemi ile mevsimsel naive() yöntemini karşılaştıracaksın. Veriler çalışma alanında hazır.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile Tahminleme

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • subset.ts() kullanarak, hyndsight içindeki mevcut verilerin son 4 haftasının çıkarıldığı bir eğitim kümesi oluştur.
  • Eğitim verisine toplamsal mevsimsellik uygulayarak hw() ile bu son 4 hafta için tahminler üret. Bunu fchw olarak ata.
  • Aynı dönem için mevsimsel naive tahminleri üret. Önceki bir bölümde tanıtılan uygun fonksiyonu kullan ve bunu fcsn olarak ata.
  • RMSE'ye göre bu iki tahminden hangisi daha iyi? Bunu belirlemek için accuracy() fonksiyonunu kullan.
  • Bu tahminlerin zaman grafikleri üret.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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(___)
Kodu Düzenle ve Çalıştır