Exemple : Prédiction linéaire 2
Prédiction des données périodiques
Utilisez la fonction predict pour rechercher les futures valeurs des jeux de données périodiques.
2. Tracez le jeu de données périodiques.
3. Calculez les 20 points suivants de la fonction.
4. La fonction predict permet d'extrapoler les 20 points de données suivants.
5. Ajoutez les points de données calculés et extrapolés au tracé d'origine, puis comparez les résultats.
Comme vous pouvez le constater sur le tracé, la fonction predict est adaptée aux données périodiques. Ceci s'explique par le fait qu'elle dépend de l'autocorrélation.
Prédiction des données linéaires
La fonction predict permet de rechercher les futures valeurs des jeux de données linéaires.
1. Définissez un jeu de données linéaires.
2. Tracez le jeu de données linéaires.
3. Calculez les 50 points suivants de la fonction.
4. La fonction predict permet d'extrapoler les 100 points de données suivants.
5. Ajoutez les points de données calculés et extrapolés au tracé d'origine, puis comparez les résultats.
Initialement, la prédiction linéaire est correcte. Ensuite, la fonction predict force la périodicité. En général, il n'est pas conseillé d'effectuer de prédiction à trop long terme.
Estimation des valeurs antérieures
La fonction predict peut aussi être utilisée pour estimer les valeurs précédentes d'un jeu de données de chronologie.
1. Définissez et tracez une chronologie.
2. Définissez le nombre de valeurs précédentes.
3. Utilisez la fonction reverse pour inverser l'ordre des points de données d'origine, puis appliquez predict à la chronologie inversée.
4. Inversez le vecteur de résultats.
5. Tracez les valeurs extrapolées et la chronologie d'origine.
La ligne pointillée est tracée entre le dernier point extrapolé et le premier point de données de la chronologie. Elle sert à aider l'utilisateur à visualiser le jeu complet de points de données.