Я делаю анализ данных о продажах за определенный период времени (т.е. за несколько лет).Эти данные о продажах также зависят от некоторых прогнозирующих переменных (например, праздники, выходные, погода, ...).Суточный счет имеет диапазон от 0 до 10.000 и некоторые нулевые значения.Проблема, с которой я столкнулся, заключается в выборе подходящей прогностической модели, которая включает временную структуру и наличие нулевых значений.
Сначала я попробовал модель Пуассона.В результате возникла проблема чрезмерной дисперсии.Чтобы справиться с избыточной дисперсией, я сделал квази-пуассоновскую и отрицательную биномиальную модель.Но здесь я сталкиваюсь с проблемой структуры временных рядов и плохой предрасположенности к нулям (как правило, модели обладают плохой предсказательной способностью).По этой причине я рассмотрел модель Пуассона с нулевой раздувкой (для обработки нулей).Тем не менее выбор модели очень скуден (поэтому прогнозы).
Я надеюсь, что у кого-то есть идея выбора подходящей модели для моей задачи моделирования (и как справиться с ts-структурой).Фактические результаты моделей, которые я сделал, не достаточны для данных.