R中的时间序列建模

Question

我有一个关于在R中建模时间序列的问题。我的数据由以下矩阵组成：

1   0.03333333 0.01111111 0.9555556
2   0.03810624 0.02309469 0.9387991
3   0.00000000 0.03846154 0.9615385
4   0.03776683 0.03119869 0.9310345
5   0.06606607 0.01201201 0.9219219
6   0.03900325 0.02058505 0.9404117
7   0.03125000 0.01562500 0.9531250
8   0.00000000 0.00000000 1.0000000
9   0.04927885 0.01802885 0.9326923
10  0.06106870 0.02290076 0.9160305
11  0.03846154 0.00000000 0.9615385
12  0.00000000 0.00000000 1.0000000
13  0.06028636 0.03843256 0.9012811
14  0.09646302 0.05144695 0.8520900
15  0.04444444 0.06666667 0.8888889

该矩阵共有200行。

如您所见，在每种情况下，每行的总和为1，这是因为值是整体的百分比。 例如，行1包含变量a的3.33％，变量2的1.11％和变量3的95.5％。第一列表示测量值的年份。

我的目标是对未来5年（从200年到205年）进行预测。

我可以通过进行三个正常的时间序列预测来做到这一点。 但是对于该预测，总和永远不会等于1，这非常重要。 通常，我使用诸如Arima和指数平滑的技术。

有人知道预测这种问题的方法吗？

Answer 1

好吧，我认为您需要进行统计归一化 ； 从估计的平均值中减去每个估计的分数，然后将结果除以估计的标准偏差。 这样可以保证您的预测值在[0-1]范围内。