Voorspellen in R

In dit hoofdstuk leer je algemene tools die handig zijn voor veel verschillende voorspelsituaties. We bespreken enkele methoden voor benchmarkvoorspellingen, methoden om te controleren of een voorspelmethode de beschikbare informatie voldoende heeft benut, en methoden om de voorspelnauwkeurigheid te meten. Elk van de tools uit dit hoofdstuk gebruik je herhaaldelijk in de volgende hoofdstukken, terwijl je een reeks voorspelmethoden ontwikkelt en verkent.

Voorspellingen met exponentiële smoothing zijn gewogen gemiddelden van eerdere waarnemingen, waarbij de gewichten exponentieel afnemen naarmate de waarnemingen ouder zijn. Met andere woorden: hoe recenter de waarneming, hoe groter het bijbehorende gewicht. Dit raamwerk levert snel betrouwbare voorspellingen op voor een breed scala aan tijdreeksen, wat een groot voordeel is en van groot belang voor toepassingen in het bedrijfsleven.

ARIMA-modellen bieden een andere aanpak voor tijdreeksvoorspellen. Exponentiële smoothing en ARIMA-modellen zijn de twee meest gebruikte benaderingen voor tijdreeksvoorspellen en vormen complementaire methoden voor dit probleem. Waar exponentiële smoothing-modellen zijn gebaseerd op een beschrijving van de trend en seizoenspatronen in de data, proberen ARIMA-modellen de autocorrelaties in de data te beschrijven.

De tijdreeksmodellen uit de vorige hoofdstukken werken goed voor veel tijdreeksen, maar vaak minder goed voor wekelijkse of uurlijkse data, en ze bieden geen ruimte om andere informatie op te nemen, zoals de effecten van feestdagen, activiteiten van concurrenten, wetswijzigingen, enzovoort. In dit hoofdstuk bekijk je enkele methoden die ingewikkeldere seizoenspatronen aankunnen, en verken je hoe je ARIMA-modellen kunt uitbreiden om andere informatie in de modellen op te nemen.