有馬予報の仮説検定を実行しようとしていますが、そのためのリソースを見つけることができませんでした。以下は私のデータの再現可能な例です。私の頻度は平日のみなので、動物園の時系列を使用しています。
私が実行したい仮説検定は次のとおりです。
H1 : 予測された値は、私が提供する指定された値よりも大きいです。
H0 : 値に違いはありません。
library(timeDate)
library(forecast)
library(zoo)
library(magrittr)
set.seed(12345)
dates=timeSequence('2017-09-01','2017-09-08')
dates=dates[isWeekday(dates)]%>%as.character()%>%as.POSIXct()
# Need to drop the timeDate class
values=rnorm(n=6,mean=12500,sd=500)
cumValues=cumsum(values)
zooObj=zoo(cumValues,dates)
arimaModel=auto.arima(zooObj)
したがって、このデータの予測される次の値は次のとおりです。
> forecast(arimaModel,h=1)
Point Forecast Lo 80 Hi 80 Lo 95 Hi 95
1504929600 83612.53 78117.67 89107.39 75208.87 92016.19
次の値が 83,000 より大きい確率を仮説検定したいと思います。