No importa cuán diferenciadas sean, las series temporales no son estacionarias, entonces, ¿cómo predecirlas?

#Err. De hecho, usaste Matlab para hacer la pregunta ==. Matlab no sabe escribir código. Pero el significado debería ser el mismo. Todo se hace mediante la selección automática de modelo. #

Bueno, me especialicé en matemáticas y estadística como estudiante universitario. No sé si puedo ayudarte, pero tampoco sé mucho al respecto. Inténtalo.

Recuerdo que he hecho problemas similares antes. Primero carga la biblioteca (predicción), luego nsdiffs los datos y los períodos. Resultó que no hubo problemas con los datos ni los registros. Vea qué diagnóstico pasa después de eso. Luego use auto.arima, es decir, el método AIC o BIC para ajustar automáticamente el modelo. Finalmente, utilice el pronóstico para predecir varios períodos. La primera imagen es todo el código que usé para resolver el problema antes. A continuación se muestran capturas de pantalla de dos fragmentos de código. Puedes intentarlo.

Utiliza auto.arima para ajustar los datos.

Luego, en el período 12, predije 5 párrafos. Todos h=5*12=60.... Intenta usar tus datos hacia abajo.

>nsdiffs(data,6)

Después de eso, vea cuántas veces es la diferencia. Si no tiene éxito, ¿verificará después del registro para ver si es normal?

>nsdiffs(log(datos),6)

>ndiffs(diff(log(datos),6))

.....

Sí. De repente se me ocurrió. Ya que quieres predecir, ¿has probado auto.arima? Dejemos que R obtenga la orden por sí solo. Utilice AIC, BIC para predecir este último. Espera un momento. Te escribiré un código.

Si no funciona, ¿puedes enviarme los datos?~~ También quiero probarlo y hacer una predicción de paso. Bueno, larga vida a la comunicación.