Я создал динамическую c линейную модель для очень коротких временных рядов [5 наблюдений]. Модель очень хорошо соответствует данным и предсказывает будущий сценарий, который согласуется с существующими тенденциями. В некоторой степени указанная модель перекрывает данные, и это поможет иметь доверительный интервал. Однако из-за подгонки данных создание доверительного интервала путем репликации другого кода было затруднительным. Доверительные интервалы неотличимы от модели и поэтому бесполезны.
Есть ли у кого-нибудь совет относительно доверительных интервалов для dlms? Временной ряд реплицируется, и соответствующий код копируется ниже;
a1
Time Series:
Start = 2007
End = 2011
Frequency = 1
[1] 2.068502 1.728549 1.218363 1.353479 1.538779
# Creating model to test for relevant parameters
mod.build <- function(par) {
dlmModPoly(1, dV = exp(par[1]), dW = exp(par[2]))
}
# Returns most likely estimate of relevant values for parameters
mle <- dlmMLE(a1, rep(0,2), mod.build); #nileMLE$conv
if(mle$convergence==0) print("converged") else print("did not converge")
model1 <- mod.build(mle$par)
# Optimal parameters for model are identified as below
V(model1)
W(model1)
mod1 <- dlmModPoly(dV = 2.698811e-09, dW = c(0, 0.1071105))
mod1Filt <- dlmFilter(a1, mod1)
fut1 <- dlmForecast(mod1Filt, n = 7)