Моделирование Монте-Карло можно использовать для прогнозирования процесса ошибок в будущем временном горизонте. Это альтернатива прогнозированию минимальной среднеквадратической ошибки (MMSE), которая обеспечивает аналитическое прогнозное решение. Можно рассчитать прогнозы MMSE с помощью forecast.
Чтобы спрогнозировать процесс с помощью моделирования Монте-Карло:
Подгонка модели к наблюдаемой серии с помощью estimate, или полностью указать regARIMA модель.
Выведите остатки (предполагаемые инновации) и безусловные нарушения из модели с использованием infer и данные. Выводимые ряды являются предварительными наблюдениями.
Создание множества путей проб по горизонту прогноза с помощью simulate и предварительные наблюдения.
Преимущество прогнозирования Монте-Карло состоит в том, что вы получаете полное распределение для будущих событий, а не только оценку точки и стандартную ошибку. Среднее значение моделирования аппроксимирует прогноз MMSE. Используйте 2,5-й и 97,5-й процентили реализаций моделирования в качестве конечных точек для приблизительно 95% интервалов прогноза.
estimate | forecast | infer | regARIMA | simulate