Utilice la función
predict para buscar valores futuros de conjuntos de datos periódicos.
1. Utilice las funciones
sin y
cos para definir un conjunto de datos periódicos.
2. Trace el conjunto de datos periódicos.
3. Calcule los siguientes 20 puntos de la función.
4. Utilice la función predict para extrapolar los siguientes 20 puntos de datos.
5. Añada los puntos de datos calculados y extrapolados al gráfico original y, a continuación, compare los resultados.
Tal como muestra el gráfico, la función predict funciona muy bien con los datos periódicos. Esto se debe a que depende de la autocorrelación.
Predicción de datos lineales
Utilice la función predict para buscar valores futuros de conjuntos de datos lineales.
1. Defina un conjunto de datos lineales.
2. Trace el conjunto de datos lineales.
3. Calcule y extrapole los siguientes 50 puntos de la función.
4. Utilice la función predict para extrapolar los siguientes 100 puntos de datos.
5. Añada los puntos de datos calculados y extrapolados al gráfico original y, a continuación, compare los resultados.
Inicialmente, la predicción lineal es buena. Además, la función predict impone periodicidad. En general, no se recomienda predecir con demasiada anticipación.
Cálculo aproximado de valores anteriores
La función predict también se puede utilizar para realizar un cálculo aproximado de los valores anteriores de un conjunto de datos de serie temporal.
1. Defina una serie temporal y trácela.
2. Defina el número de valores anteriores.
3. Utilice la función
reverse para invertir el orden de los puntos de datos originales y, a continuación, aplique predict a la serie temporal invertida.
4. Invierta el vector de resultados.
5. Trace los valores extrapolados y la serie temporal original.
La línea de guiones se traza entre el último punto extrapolado y el primer punto de datos de la serie temporal como un método para ayudar al usuario a visualizar el conjunto de puntos de datos completo.
