预测

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Aric LaBarr, Ph.D.

Senior Data Scientist, Elder Research

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  • 大多数时间序列模型的目标
  • 利用过去数值或"冲击"预测未来
  • 先识别模式，再复用模式
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预测示例

forecast_M_t <- forecast(M_t_model, h = 22)

for_dates <- seq(as.Date("2017-01-01"), length = 22, 
                                        by = "weeks")
for_M_t_xts <- xts(forecast_M_t$mean, order.by = for_dates)

plot(M_t_valid, main = 'Forecast Comparison')
lines(for_M_t_xts, col = "blue")
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如何评估预测？

  • 两种常见准确度指标：

    1. 平均绝对误差（MAE） $$ \frac {1}{n} \sum_{i=1}^n |Y_t - \hat{Y}_t| $$

    2. 平均绝对百分比误差（MAPE） $$ \frac {1}{n} \sum_{i=1}^n | \frac {Y_t - \hat{Y}_t} {Y_t} | \times 100 $$

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MAE 与 MAPE 示例

for_M_t <- as.numeric(forecast_M_t$mean)
v_M_t <- as.numeric(M_t_valid)

MAE <- mean(abs(for_M_t - v_M_t))
MAPE <- 100*mean(abs((for_M_t - v_M_t)/v_M_t))

print(MAE)

[1] 198.7976

print(MAPE)

[1] 9.576247
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