Křížová validace časových řad

Forecasting v R

Rob J. Hyndman

Professor of Statistics at Monash University

Křížová validace časových řad

ch2_vid4_slides.002.png

Forecasting v R

Křížová validace časových řad

ch2_vid4_slides.003.png

Forecasting v R

Křížová validace časových řad

ch2_vid4_slides.004.png

Forecasting v R

Křížová validace časových řad

ch2_vid4_slides.005.png

Forecasting v R

Funkce tsCV

MSE pomocí křížové validace časových řad

e <- tsCV (oil, forecastfunction = naive, h = 1)
mean(e^2 , na.rm = TRUE)

2355.753

Pokud nejsou odhadovány žádné parametry, tsCV s h=1 dává stejné hodnoty jako rezidua

Forecasting v R

Funkce tsCV

  sq <- function(u){u^2}
  tsCV(oil, forecastfunction = naive, h = 10) %>%
    sq() %>% colMeans(na.rm=TRUE)

      h=1       h=2       h=3       h=4       h=5       h=6
 2355.753  5734.838  9842.239 14299.997 18560.887 23264.410
      h=7       h=8       h=9      h=10
26932.799 30766.136 32892.200 32986.214

MSE roste s délkou prognózy

Forecasting v R

Funkce tsCV

  • Vyberte model s nejmenším MSE vypočítaným pomocí křížové validace časových řad
  • Vypočítejte jej pro horizont prognózy, který vás nejvíce zajímá
Forecasting v R

Pojďme si procvičit!

Forecasting v R

Preparing Video For Download...