Prognosen mit R

In diesem Kapitel lernst du allgemeine Werkzeuge kennen, die in vielen verschiedenen Prognosesituationen nützlich sind. Es stellt einige Methoden für Benchmark-Prognosen vor, Verfahren zum Prüfen, ob eine Prognosemethode die verfügbaren Informationen angemessen genutzt hat, sowie Methoden zum Messen der Prognosegüte. Jedes der hier behandelten Werkzeuge wird in den folgenden Kapiteln wiederholt eingesetzt, wenn du eine Reihe von Prognosemethoden entwickelst und erkundest.

Prognosen, die mit Methoden der exponentiellen Glättung erstellt werden, sind gewichtete Mittelwerte vergangener Beobachtungen, wobei die Gewichte mit zunehmendem Alter der Beobachtungen exponentiell abnehmen. Anders gesagt: Je aktueller die Beobachtung, desto höher ihr Gewicht. Dieses Rahmenwerk liefert für eine breite Palette von Zeitreihen schnell verlässliche Prognosen – ein großer Vorteil und für Anwendungen in der Praxis von zentraler Bedeutung.

ARIMA-Modelle bieten einen weiteren Ansatz zur Zeitreihenprognose. Exponentielle Glättung und ARIMA sind die zwei am weitesten verbreiteten Ansätze und ergänzen sich bei der Lösung des Problems. Während Modelle der exponentiellen Glättung Trend und Saisonalität in den Daten beschreiben, zielen ARIMA-Modelle darauf ab, die Autokorrelationen in den Daten zu modellieren.

Die Zeitreihenmodelle aus den vorherigen Kapiteln funktionieren für viele Zeitreihen gut, eignen sich jedoch oft nicht für wöchentliche oder stündliche Daten und erlauben nicht die Einbeziehung weiterer Informationen wie zum Beispiel Feiertagseffekte, Aktivitäten von Wettbewerbern, Gesetzesänderungen usw. In diesem Kapitel schaust du dir Methoden an, die komplexere Saisonalität abbilden, und du lernst, wie sich ARIMA-Modelle erweitern lassen, um zusätzliche Informationen einzubeziehen.