Valori ajustate și reziduuri

Prognoze în R

Rob J. Hyndman

Professor of Statistics at Monash University

Valori ajustate și reziduuri

O valoare ajustată este prognoza unei observații pe baza tuturor observațiilor anterioare

Adică sunt prognoze pe un pas înainte
Adesea nu sunt prognoze reale, deoarece parametrii sunt estimați pe toate datele

Un reziduu este diferența dintre o observație și valoarea sa ajustată

Adică sunt erori de prognoză pe un pas înainte

Exemplu: producția de petrol

fc <- naive(oil)
autoplot(oil, series = "Data") + xlab("Year") +
  autolayer(fitted(fc), series = "Fitted") +
  ggtitle("Oil production in Saudi Arabia")

Producția de petrol din Arabia Saudită

Exemplu: producția de petrol

autoplot(residuals(fc))

Reziduurile producției de petrol

Reziduurile ar trebui să semene cu zgomotul alb

Ipoteze esențiale

Ar trebui să fie necorelate
Ar trebui să aibă media zero

Proprietăți utile (pentru calculul intervalelor de predicție)

Ar trebui să aibă varianță constantă
Ar trebui să fie distribuite normal

Aceste ipoteze pot fi testate cu funcția checkresiduals().

checkresiduals()

checkresiduals(fc)

    Ljung-Box test
data:  residuals
Q* = 12.59, df = 10, p-value = 0.2475
Model df: 0.   Total lags used: 10

Verificarea reziduurilor

Să exersăm!

Prognoze în R