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Esempio: predizione lineare 1
Utilizzare la funzione predict per restituire i valori previsti successivi di una serie temporale.
1. Definire un insieme di dati di una serie temporale in un vettore y. Si presume che i dati vengano misurati a intervalli di tempo equivalenti.
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2. Tracciare il grafico della serie temporale.
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3. Definire il numero di valori precedenti utilizzati da predict per calcolare i valori futuri e il numero di valori futuri restituiti da predict.
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4. Chiamare la funzione predict per estrapolare i valori futuri della serie temporale.
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5. Tracciare il grafico dei dati osservati e dei valori previsti.
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Funzionamento della funzione predict
Per comprendere il funzionamento della funzione, definire una serie temporale e il numero di valori precedenti e futuri.
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La funzione predict deve calcolare un fattore di peso per ogni valore precedente utilizzato per le predizioni. Per n incognite, la funzione predict deve utilizzare n equazioni. La funzione crea equazioni dal modello di predizione indicato di seguito.
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X è la serie temporale, mentre c è il vettore dei fattori di peso. I fattori di peso vengono calcolati utilizzando una tecnica nota come metodo di Burg, indicato di seguito.
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La funzione predict può ora stimare i valori futuri.
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Si tratta degli stessi valori restituiti dalla funzione predict, come indicato di seguito.
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L'aumento o la diminuzione dei numeri di punti in una serie temporale influisce sui valori previsti restituiti, in quanto la funzione predict utilizza tutti i dati X per calcolare i fattori di peso utilizzati per la predizione lineare.
Messaggi di errore
I messaggi di errore restituiti da predict sono spesso dovuti ai relativi argomenti. In un caso, indicato di seguito, il messaggio di errore è correlato all'algoritmo stesso.
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I valori previsti non possono essere una funzione lineare di tutti i punti dati. Come indicato di seguito, è possibile utilizzare fino a (n - 1) punti dati.
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È preferibile scegliere un valore non troppo grande rispetto alla quantità di punti dati.
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