Forecast/Predict von lm()

Methoden der Zeitreihenanalyse
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Regression
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Forecast/Predict von lm()

Beitrag von Regression » Fr Feb 16, 2018 1:56 pm

Hallo zusammen!
ich hoffe ich bin hier richtig.
Mein Datensatz besteht aus einer Zeitreihe (wöchentlich) und dazu gehöriger Messwert.
Nun möchte ich vorhersagen, wie der Wert in der Zukunft aussehen wird.

Bis jetzt habe ich es "manuell" ausgerechnet indem ich die Koeffizienten aus der lm() Funktion ausgelesen hab und in y=Alpha + beta*x eingesetzt.
Nun würde ich gern wissen wie ich es mit predict oder forecast Funktionen hinbekommen kann.
Der gemessene Zeitraum ist von 2016-02-08 bis 2016-06-06 (wöchentliche Abstände)

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Dates<-c("2016-02-08", "2016-02-15", "2016-02-22", "2016-02-29", "2016-03-07", "2016-03-14", "2016-03-21",
  "2016-03-28", "2016-04-04", "2016-04-11", "2016-04-18", "2016-04-25", "2016-05-02", "2016-05-09",
 "2016-05-16", "2016-05-23", "2016-05-30", "2016-06-06")
und

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Values<-c(55584, 56642, 57973, 60138, 61357, 62543, 64154, 65260, 66161, 67732, 69219, 70948, 73130, 73872, 75189,
 76835, 77806, 79487)
wie man sieht sind die Daten schön linear, es gibt weder saisonale Schwankungen o.ä.

Mein Ansatz bislang war:

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fitted_model<-lm(Values~Dates)
und wie geht man nun weiter vor?

Besten Dank im Voraus!

jogo
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Re: Forecast/Predict von lm()

Beitrag von jogo » Fr Feb 16, 2018 2:11 pm

Hallo Regression,

vielleicht ist dies schon passend für Dich:

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dat <- data.frame(
Dates=c("2016-02-08", "2016-02-15", "2016-02-22", "2016-02-29", "2016-03-07", "2016-03-14", "2016-03-21",
         "2016-03-28", "2016-04-04", "2016-04-11", "2016-04-18", "2016-04-25", "2016-05-02", "2016-05-09",
         "2016-05-16", "2016-05-23", "2016-05-30", "2016-06-06"),
Values=c(55584, 56642, 57973, 60138, 61357, 62543, 64154, 65260, 66161, 67732, 69219, 70948, 73130, 73872, 75189,
          76835, 77806, 79487)
)
dat$KW2016 <- (1:nrow(dat))+4
m <- lm(Values ~ KW2016, data=dat)
plot(Values ~ KW2016, data=dat)
abline(m, col="red")
KW2016 <- 25:50
Value <- predict(m, newdata = data.frame(KW2016))
plot(Value ~ KW2016, col="green")
Gruß, Jörg

Regression
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Re: Forecast/Predict von lm()

Beitrag von Regression » Mo Feb 19, 2018 7:47 am

Funktioniert großartig mit der Umrechnung in die Kalenderwochen! Genial :!:
Besten Dank!

Regression
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Re: Forecast/Predict von lm()

Beitrag von Regression » Mo Feb 19, 2018 9:43 am

Wie kann man nun die plots kombinieren?
ich habe folgenses versucht:

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ggplot(data = c(dat,pred_dat), aes(c(dat$KW2016,pred_dat$KW2016),c(dat$Values, pred_dat$Value)))+geom_point(color=c("blue","red"))
hier bekomme ich eine Fehlermeldung, dass ggplot nicht mit Listenelementen umgehen kann.

Am liebsten würde ich auch die geom_smooth() Funktion an die predective Value einbinden.

Wie macht man es am gescheitesten?

Besten Dank im Voraus!

-------

hab nun eine Teillösung!

Code: Alles auswählen

overall<-data.table(KW=c(dat$KW2016, pred_dat$KW2016), Value=c(dat$Values, pred_dat$Value), Type=c(rep("Real", nrow(dat)), rep("Forecast",nrow(pred_dat))))
 ggplot(overall, aes(KW, Value, color = Type)) +
+     geom_point()
Nun fehlt noch die Genauigkeit der Vorhersage in der Abbildung
--------

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EDi
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Re: Forecast/Predict von lm()

Beitrag von EDi » Mo Feb 19, 2018 7:31 pm

Nun fehlt noch die Genauigkeit der Vorhersage in der Abbildung
Mit predict(), den Standardfehler berechnen, das Konfidenzinterval daraus berechnen und dann mit geom_line plotten.

Dazu würde ich alles in einem "predictions" data.frame organisierten (x, predicted y, upper CI, lower CI).
Bitte immer ein reproduzierbares Minimalbeispiel angeben. Meinungen gehören mir und geben nicht die meines Brötchengebers wieder.

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Bild.

Regression
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Re: Forecast/Predict von lm()

Beitrag von Regression » Mi Feb 21, 2018 11:52 am

passt! DANKE :!:

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