• predict(v, m, n): permite devolver un vector de n valores previstos más allá del último valor en v, suponiendo que los datos se midan a intervalos homogéneos.
La función predict utiliza el método de Burg para calcular los coeficientes de autocorrelación de los últimos m puntos en v, que luego se utilizan para predecir el valor del punto (m + 1). Este procedimiento se repite en una ventana deslizante. Este algoritmo es útil cuando los datos son suaves y oscilantes, aunque no necesariamente periódicos.
La predicción lineal se puede utilizar para la extrapolación, pero no se debe confundir con la extrapolación lineal o polinomial. La función predict se puede utilizar para calcular aproximadamente los valores anteriores invirtiendo el orden de v.
Argumentos
• v es un vector de datos reales de ejemplos de datos homogéneamente espaciados.
• m, n son números enteros positivos, 0 < m < length(v) − 1. En la práctica, m debería ser mucho menor que length(v). Al aumentar el número de puntos previstos n mayores que m, los valores previstos se calculan solo en función de los valores previstos anteriormente, con lo que quizás se obtengan resultados no deseados.