Какое влияние оказывает лямбда на ARIMA?

Question

Лямбда сделал разные эффекты на одной и той же серии. - Что мы можем сказать по этому поводу? - Какой эффект имеет Lambda? - Должен ли я предпочесть лямбда, как этот пример? Или я не должен? - Достаточно ли мне для этого взглянуть на RMSE? - Да, лямбда нормализует данные. Но когда я должен выбрать? Там было много вопросов. Извините, но я очень смущен. Я пытаюсь построить модель с ARIMA на данных ниже. Что можно сказать о результатах модели?

>ARIMA_e <- forecast(auto.arima(train_e, lambda=0), h=h_e)
>accuracy(ARIMA_e)
                    ME     RMSE      MAE         MPE     MAPE      MASE       ACF1
Training set 0.3842223 11.42344 8.968908 -0.04237153 2.835176 0.6816815 -0.1057754

>ARIMA_e <- forecast(auto.arima(train_e), h=h_e)
>accuracy(ARIMA_e)
                      ME     RMSE      MAE        MPE     MAPE      MASE        ACF1
Training set 0.009080438 11.72061 9.258278 -0.2989164 2.951468 0.7036751 -0.02705381

Answer 1

Лямбда определяет преобразование Бокса-Кокса, как определено здесь: https://en.wikipedia.org/wiki/Power_transform.

В частности, установка его в ноль соответствует первому взятию log значений прогнозирование результирующего временного ряда, а затем выполнение обратной операции над прогнозами (т. е. exp). Это может быть полезно, если вы ожидаете, что ваш результирующий временной ряд будет положительным, поскольку после взятия exp отрицательные значения не могут появиться.

См. Также https://otexts.com/fpp3/transformations.html для дополнительных примеров.