Extraktverteilung für Prognosewerte von auto.arima

Question

Prognose (Modell) aus Prognosepaket, gibt Punktprognose zusammen mit oberen und unteren Prognoseintervallen zurück. Gibt es eine Möglichkeit, die genaue Verteilung für jeden Prognosewert zu extrahieren, so dass ich für jede Zeile der Prognose ein Histogramm erstellen kann? Die Intervalle reichen nicht aus, um Histogramme zu erstellen.

> forecast(mod,12) 
    Point Forecast  Lo 80  Hi 80  Lo 95  Hi 95 
12 0.000284821 0.0002356356 0.0003340064 2.095985e-04 0.0003600435 
13 0.000284821 0.0002237453 0.0003458967 1.914137e-04 0.0003782283 
14 0.000284821 0.0002138190 0.0003558230 1.762328e-04 0.0003934092 
15 0.000284821 0.0002051195 0.0003645225 1.629281e-04 0.0004067140 
16 0.000284821 0.0001972803 0.0003723617 1.509390e-04 0.0004187030 
17 0.000284821 0.0001900876 0.0003795544 1.399388e-04 0.0004297033 
18 0.000284821 0.0001834037 0.0003862383 1.297167e-04 0.0004399253 
19 0.000284821 0.0001771339 0.0003925081 1.201278e-04 0.0004495142 
20 0.000284821 0.0001712096 0.0003984324 1.110674e-04 0.0004585746 
21 0.000284821 0.0001655793 0.0004040627 1.024565e-04 0.0004671855 
22 0.000284821 0.0001602030 0.0004094390 9.423428e-05 0.0004754077 
23 0.000284821 0.0001550494 0.0004145927 8.635240e-05 0.0004832896 

Answer 1

Die Verteilung ist für alle ARIMA-Modelle normal, sofern die Residuen normal verteilt sind. So können Sie leicht den Mittelwert und die Varianz aller zukünftigen Zeiträume von der Punktprognose und den oberen/unteren Schranken erhalten.

Wenn Sie nicht davon ausgehen wollen, dass die Residuen normal sind, können Sie die zukünftigen Verteilungen wie folgt simulieren.

library(forecast) 
nsim <- 1000 
mod <- auto.arima(WWWusage) 
sim <- matrix(NA, nrow=9, ncol=nsim) 
for(i in 1:nsim) 
    sim[,i] <- simulate(mod, nsim=9, future=TRUE, bootstrap=TRUE) 
par(mfrow=c(3,3)) 
for(i in 1:9) 
    hist(sim[i,], breaks="FD", main=paste("h=",i))