R эксперты!
Я создал модель ARIMA со следующим кодом, и мне было трудно "дифференцировать" прогнозируемое значение до его первоначального значения.Не могли бы вы поделиться некоторыми соображениями о том, как решить этот тип проблемы?
test1<-ts(hc,start= c(2013,8), end=c(2018,9),frequency = 12)
TestLA<-window(test1,start=c(2013,8),end=c(2018,9),lambda=-0.999)
ARIMAtest5<-arima(TestLA,order=c(1,1,2))
predict<-forecast(ARIMAtest5,h=5)
На самом последнем шаге переменная прогнозирования показывает все разностные значения.Я пытался найти способ рассчитать «недифференцированный» прогноз с учетом изменений.
Я попробовал другой способ попытаться обойти его, сохранив «d» как 0. Используйте функцию «auto.arima» для прогнозирования значений, и это не сработало.
ARIMAtest5<-arima(TestLA,order=c(1,0,2))
ARIMAfit<-auto.arima(ARIMAtest5,d=1,approximation=FALSE,trace=FALSE)
predict<-forecast(ARIMAtest5,h=5)
Ваш отзыв очень важен!:)