Можно использовать симуляцию Монте-Карло, чтобы предсказать ошибочный процесс за будущий период времени. Это - альтернатива прогнозированию минимальной среднеквадратичной погрешности (MMSE), которое предоставляет аналитическое решение для прогноза. Можно вычислить прогнозы MMSE с помощью forecast.
Предсказывать процесс с помощью симуляции Монте-Карло:
Подберите модель к своему наблюдаемому ряду с помощью estimate, или полностью задайте модель regARIMA.
Выведите невязки (оцененные инновации) и безусловные воздействия из модели с помощью infer и данных. Выведенные ряды являются преддемонстрационными наблюдениями.
Сгенерируйте много демонстрационных путей по горизонту прогноза с помощью simulate и преддемонстрационных наблюдений.
Преимущество прогнозирования Монте-Карло состоит в том, что вы получаете полное распределение для будущих событий, не только точечную оценку и стандартную погрешность. Среднее значение симуляции аппроксимирует прогноз MMSE. Используйте 2.5th и 97.5th процентили реализации симуляции как конечные точки для аппроксимированных 95%-х интервалов прогноза.
estimate | forecast | infer | regARIMA | simulate
