Что такое модель временного ряда для прогнозирования процентного соотношения (0,1)?

Это должно прийти вверх - прогнозирование вещей, которые застряли между 0 и 1.

В моей серии я подозреваю, что компонент авторегрессии, а также компонент среднего обращения, поэтому я хочу что-то, что я могу интерпретировать, как ARIMA - но я не хочу, чтобы в будущем он снизился до 1000% ,

Вы просто используете модель ARIMA в качестве параметра в логистической регрессии, чтобы ограничить результат от 0 до 1?

Или я узнал здесь , что бета - регрессии являются более подходящими для данных (0,1). Как бы я применил это к временному ряду? Существуют ли хорошие пакеты R или функции Matlab, которые облегчают подгонку и прогнозирование?

В моей докторской диссертации в Стэнфорде в 1978 году я построил семейство процесса авторегрессии первого порядка с равномерными маргинальными распределениями на Для любого целого числа r ≥ 2 пусть X ( t ) = X ( t - 1 ) / r + e ( t ) где e ( t ) имеет следующее дискретное равномерное распределение, которое равно P ( e ( t ) = k /$[0,1]$$r\geq 2$$X(t) = X(t-1)/r+e(t)$$e(t)$ для к = 0 , 1 , . , , , г - 1 . Интересно, что даже если e ( t ) дискретно, каждый X ( t ) имеет непрерывное равномерное распределение на [ 0 , 1 ], если вы начнете предполагать, что X ( 0 ) равномерно на [ 0 , 1 $P(e(t) = k/r)=1/r$$k=0,1,..., r-1$$e(t)$$X(t)$$[0,1]$$X(0)$$[0,1]$, Позже Ричард Дэвис и я расширили это до отрицательной корреляции, то есть . Он интересен в качестве примера стационарного временного ряда авторегрессии, ограниченного изменением от 0 до 1, поскольку ОП указала, что он заинтересован. Это немного патологический случай, потому что, хотя максимум последовательностей удовлетворяет пределу экстремального значения, аналогичному пределу для форм IID имеет экстремальный индекс менее $X(t) =-X(t-1)/r + e(t)$$0$$1$$1$, В моей диссертации и в статье «Анналы вероятности» я показал, что экстремальный индекс равен . Я не упоминал его как экстремальный индекс, потому что этот термин был придуман позднее Ледбеттером (особенно это упоминается в его тексте Springer 1983 года в соавторстве с Рутценом и Линдгреном). Я не знаю, имеет ли эта модель большую практическую ценность. Я думаю, вероятно, нет, так как распределение шума настолько своеобразно. Но это служит немного патологическим примером.$(r-1)/r$

Я спрашивал об этом давным-давно, но ТАК просто поднял его обратно. В случае, который я рассматривал, я в конечном итоге прогнозировал числитель и знаменатель по отдельности, что в любом случае имело больший смысл для метрики.