Как я могу вернуться к своим необработанным данным после использования преобразования BoxCox?

Question

Я работаю над проектом прогнозирования.Изучив свой временной ряд, я решил применить линейное преобразование с помощью функции BoxCox пакета прогноза R.

Эта функция создала выходную переменную, которая включает мои преобразованные данные.После этого я построил свою модель ARIMA для прогнозирования будущих значений.Однако эти прогнозы также в трансформированном масштабе.Поскольку функция BoxCox выполняет вычисления с точными значениями лямбды, я не могу указать функциональную форму моего ряда (например, я не могу сказать, является ли преобразование логарифмическим или нет).

Итак, мне интересно, есть лифункция для преобразования рядов, обработанных с помощью функции BoxCox, в их первоначальный масштаб?Потому что мне нужно сообщать прогнозные значения в оригинальной шкале.

Answer 1

Используйте аргумент lambda в функции моделирования и не трансформируйте свои данные самостоятельно. Все функции моделирования в пакете прогноза будут выполнять преобразование BoxCox для вас и обратное преобразование прогнозов, когда они вам нужны (включая корректировку смещения, если требуется). Вот простой пример:

library(forecast)
AirPassengers %>%
  auto.arima(lambda=0, biasadj=TRUE) %>%
  forecast() %>%
  autoplot()