Допустим, я хочу делать ежедневные прогнозы для ежедневных данных о температуре. У меня есть ежедневные данные о температуре за 6 месяцев. Какова наилучшая процедура как для построения модели ARIMA, чтобы делать прогнозы, так и для улучшения модели по мере поступления новых данных? Я думаю о следующем:
Найдите лучшие параметры модели ARIMA (pdq), выполнив вложенную перекрестную проверку данных за 6 месяцев, доступных в настоящее время
сделать прогноз на один шаг для завтрашней температуры.
Что произойдет после этого? Нужно ли мне переобучать мою модель с теми же параметрами pdq с новой точкой данных, чтобы найти новые коэффициенты? Нужно ли мне переобучать всю модель, чтобы найти как лучшие параметры pdq, так и коэффициенты с новыми данными за 6 месяцев + 1 день?
Меня беспокоит то, что если я сохраню свою модель постоянной, то она, вероятно, будет хуже работать когда происходят изменения температуры, которые не были учтены моделью с учетом ограниченных данных за 6 месяцев (например, когда приходит зима).