cómo obtener medidas de error de previsión en R tras la detección de valores atípicos mediante tsoutliers

Question

Utilicé el tsoutliers en R para la detección de valores atípicos. A continuación, utilicé el siguiente código para obtener una previsión:

x <- ts(x, frequency=12, start=c(2006,1))
res <- tso(x, types=c("AO","LS","TC"))

# define the variables containing the outliers for
# the observations outside the sample   
npred <- 12 # number of periods ahead to forecast 
newxreg <- outliers.effects(res$outliers, length(x) + npred)
newxreg <- ts(newxreg[-seq_along(x),], start = c(2012, 1))

# obtain the forecasts
p <- predict(res$fit, n.ahead=npred, newxreg=newxreg)

Mi pregunta es, ¿cómo puedo obtener medidas de previsión como ME, RMSE, MAE, MPE, MASE después de utilizar la función de predicción para obtener la previsión como se ha indicado anteriormente?

Answer 1

Puede obtener las medidas de precisión de esta manera:

1) Conserve su modelo:

model_out <- forecast::auto.arima(x=x, xreg = res$fit$xreg, ic = "bic")

2) Obtener las previsiones mediante la función de previsión:

p <- forecast.Arima(model_out, h =12, xreg= newxreg )

3) pedir las medidas de precisión.

accuracy(p)

Espero que esto ayude.