diaryITの技術的なことに関して主に書きます。Rとpythonとd3.jsとAWSとRaspberryPiあたりを不自由なく使いこなせるようになりたいです。PiFabrication本この広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。Analytics前回(http://hsuetsugu.hatenablog.com/entry/2014/08/22/164140)の続きです。前回のおさらい前回、RのBJsalesという150日間の日次販売量データを用いて、ARIMAとdlmにて、直近98日間(14週間)のデータでの翌週7日間の日次販売量予測を7週間ローリングして予測値を算出しました。上記の予測誤差を計算していきます。Error)を用いることが多いです。これはこの名前の通り、誤差系列の2乗の平均をとったもので、「標準偏差」の計算式と似ています。標準偏差は実績値の平均値に対する差分の二乗平均であるので、予測がどれだけ意味のあるものかを計る際に、実績の標準偏差とと予測値のRMSEを比較することで評価することができます。2.82ちなみに、RMSEは誤差時系列の標準偏差とだいたい同じになる(誤差時系列の平均が0であれば完全に同じになる)ので、簡易的に誤差系列の標準偏差を求めることも多いです。誤差を求めるコードは以下の通りです(前回のコードの続きと思ってください)。tseries_0.10-32欠損値のある場合の予測結果では、需要側の問題ではなく、物流に問題があってたまたま店舗欠品を過去にしていた場合、予測値にどう影響がでるでしょうか。意図的に、50日目と51日目の売上を0として、全く同じスクリプトをまわした結果が下記です。・・・ぶれますね、ここまでぶれますかってくらいぶれてしまいました。なんかdlmについては予測モデルの書き方が違うような気がします。元データを補正するしかないのか、書き方が悪いのか・・・。わたしはこれまでは元データを補正して、異常値をのぞいてから予測していたのですが、dlmならうまいこと「状態」を推定してやってくれるのかなとか思ってましたがそんな甘くはないのかもしれません。自分の理解が足りていないだけかもしれないので、引き続き勉強します。不適切な部分がありました。(1)月別アーカイブはてなブログをはじめよう!hsuetsuguさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。