Прогнозування ARIMA
Перш ніж будувати модель ансамблю, нам потрібен реальний часовий прогноз попиту, щоб можна було усереднювати прогнози. Об'єкт тренувальних даних MET_hi збережено у вашому робочому середовищі, так само як і валідаційні дані MET_hi_v.
Ця вправа є частиною курсу
Прогнозування попиту на товари в R
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Build an ARIMA model using the auto.arima function
MET_hi_model_arima <- ___(___)
# Forecast the ARIMA model you just built above
for_MET_hi <- ___(___, h = ___)