Qu'est-ce qu'un modèle de série chronologique pour prévoir un pourcentage lié par (0,1)?

Cela doit venir --- la prévision des choses coincées entre 0 et 1.

Dans ma série, je soupçonne un composant d'auto-régression, et aussi un composant de retour à la moyenne, donc je veux quelque chose que je peux interpréter comme un ARIMA --- mais je ne veux pas qu'il tire à 1000% à l'avenir .

Utilisez-vous simplement un modèle ARIMA comme paramètre dans une régression logistique pour limiter le résultat entre 0 et 1?

Ou j'ai appris ici que les régressions bêta sont plus appropriées pour les données (0,1). Comment appliquer cela à une série chronologique? Existe-t-il de bons packages R ou des fonctions Matlab qui facilitent l'ajustement et la prévision?

time-series forecasting logistic arima beta-regression Mittenchops
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Je pourrais commencer par estimer un modèle de type logit / probit en incluant les décalages. Cependant, je crois qu'il y a des problèmes avec la correction de l'autocorrélation dans ces types de modèles, donc j'hésiterais à tirer des conclusions statistiques.

John

Réponses:

$[0,1]$ $r\geq 2$ $X(t) = X(t-1)/r+e(t)$ $e(t)$ $P(e(t) = k/r)=1/r$ $k=0,1,..., r-1$ $e(t)$ $X(t)$ $[0,1]$ $X(0)$ $[0,1]$ $X(t) =-X(t-1)/r + e(t)$ $0$ $1$ $1$ $(r-1)/r$

Michael R. Chernick
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J'ai posé cette question il y a longtemps, mais je l'ai simplement réapparu. Dans le cas que je regardais, j'ai fini par prévoir le numérateur et le dénominateur séparément, ce qui avait quand même plus de sens pour la métrique.

Mittenchops
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