Я построил модель SARIMA, используя набор данных Lynx с R и командой ARIMA. Я выполнил преобразование log10 для данных, так как некоторые другие ресурсы рекомендовали это сделать. (Хотя, кажется, никто не указывает на точную причину?)
Я пытаюсь использовать функцию предиката (), и она, конечно же, возвращает прогнозы, предназначенные для данных при преобразовании log10. Я не преобразую их с 10 ^ (прогноз). Однако я хочу также включить интервалы прогнозирования. Будет ли способ получения интервалов прогнозирования получить каждую стандартную ошибку (SE) из отдельных прогнозов, не преобразовать ее в 10 ^ SE, а затем умножить на 1,96 (на 90%) и отрицать / добавить к соответствующим прогнозам, чтобы получить интервалы? Или я ошибаюсь в своих предположениях?
Я также вижу, что арима и метод прогноза имеют лямбду и биасадж, возможно ли использовать их, чтобы мне даже не пришлось самостоятельно преобразовывать данные в первомместо