【问题标题】:How can I return to my raw data, after using BoxCox transformation?使用 BoxCox 转换后,如何返回原始数据?
【发布时间】:2019-08-03 00:14:50
【问题描述】:

我正在做一个预测项目。在检查了我的时间序列后,我决定通过使用 R 的预测包的 BoxCox 函数来应用线性变换。

此函数创建了一个输出变量,其中包含我转换后的数据。之后我建立了我的 ARIMA 模型来预测未来的价值。然而,这些预测的规模也发生了变化。由于 BoxCox 函数使用精确的 lambda 值进行计算,我无法指定我的系列的函数形式(例如;我不能说转换是否是对数的)。

那么,我想知道是否有一个函数可以将使用 BoxCox 函数处理的系列转换为原始比例?因为我需要以原始规模报告预测值。

【问题讨论】:

    标签: time-series arima forecast


    【解决方案1】:

    在建模函数中使用lambda 参数,不要自己转换数据。预测包中的所有建模函数都会为您进行 BoxCox 转换,并在您需要时对预测进行反向转换(如果需要,包括偏差调整)。这是一个简单的例子:

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

    【讨论】:

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