Пример. Линейный прогноз 1
Используйте функцию predict, чтобы получить следующие прогнозируемые значения временного ряда.
1. Задайте набор данных временного ряда в векторе y. Данные должны измеряться с равными временными интервалами.
Щелкните для копирования этого выражения
2. Распечатайте временной ряд.
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
3. Определите количество предыдущих значений, которые будут использованы функцией predict для расчета будущих значений, и количество будущих значений, которые должна вернуть функция predict.
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
4. Вызовите функцию predict, чтобы экстраполировать будущие значения временного ряда.
Щелкните для копирования этого выражения
5. Распечатайте наблюдаемые данные и прогнозируемые значения.
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Механизм прогнозирования
Чтобы понять механизм работы этой функции, определите временной ряд и количество предыдущих и будущих значений.
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Функция predict требует расчета коэффициента веса для каждого априорного значения, использованного для прогнозов. Для неизвестных величин n функция predict требует работы с уравнениями n. Она строит уравнения на основе следующей модели прогнозирования:
Щелкните для копирования этого выражения
где X представляет собой временной ряд, а c — вектор коэффициентов веса. Коэффициенты веса рассчитываются способом, известным как метод Бёрга:
Щелкните для копирования этого выражения
Функция predict теперь может оценивать будущие значения.
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Щелкните для копирования этого выражения
Существуют такие же значения, как те, что были возвращены функцией predict:
Щелкните для копирования этого выражения
* 
Увеличение или уменьшение количества точек во временном ряду влияет на возвращаемые прогнозируемые значения, поскольку прогнозирование использует все данные X для расчета коэффициентов веса, используемых для линейного прогноза.
Сообщения об ошибках
Сообщения об ошибках, возвращаемые функцией predict, часто вызываются аргументами этой функции. В одном случае сообщение об ошибке связано с самим алгоритмом:
Щелкните для копирования этого выражения
Прогнозируемые значения не могут представлять собой линейную функцию всех точек данных. Можно использовать до (n - 1) точек данных:
Щелкните для копирования этого выражения
Лучше выбирать значение, которое не слишком велико относительно величины точек данных.
Было ли это полезно?