Mam pytanie związane z modelowaniem krótkich szeregów czasowych. Nie jest kwestią, czy je wymodelować , ale jak. Jaką metodę poleciłbyś do modelowania (bardzo) krótkich szeregów czasowych (powiedzmy o długości )? Przez „najlepszy” rozumiem tu najbardziej niezawodny, czyli najmniej podatny na błędy ze względu na ograniczoną liczbę obserwacji. W przypadku krótkich serii pojedyncze obserwacje mogą mieć wpływ na prognozę, dlatego metoda powinna zapewniać ostrożne oszacowanie błędów i możliwej zmienności związanej z prognozą. Zasadniczo jestem zainteresowany jednostronnymi szeregami czasowymi, ale ciekawym byłoby wiedzieć o innych metodach.
Mcomp
pakiecie dla R) 504 ma 20 lub mniej obserwacji, a konkretnie 55% rocznych serii. Abyś mógł sprawdzić oryginalną publikację i zobaczyć, co sprawdzało się w przypadku danych rocznych. Lub nawet przejrzyj oryginalne prognozy przesłane do konkursu M3, które są dostępne w Mcomp
pakiecie (liście M3Forecast
).