在R中的ARIMAX模型中預測轉換后的時間序列的實際值

Question

我正在將ARIMAx模型擬合到我的時間序列數據。 “數據”包括“ Rate”作為結果，x1，x2和x3作為協變量，我已經使用Box-Cox變換對結果進行了變換。 我的數據分為火車和測試集，我想用實際值而不是轉換后的值預測測試集。 我已經完成以下工作：

data.train <- ts(data[1:24, ] , frequency = 4, start = c(2011, 4)  
data.test <- ts(data[25:28, ], frequency = 4, start = c(2017, 4)) 

covariates <- c("x1", "x2", "x3")
xreg.train <- data.train[, covariates] 
xreg.test <- data.test[, covariates] 

outcome <- data.train[, "Rate"]
lambda <- BoxCox.lambda(outcome)
outcome.trans <- BoxCox(outcome, lambda) 

fit <- auto.arima(outcome.trans, xreg = xreg.train, trace = TRUE, stepwise = FALSE, seasonal = TRUE)

現在，我想用實際值而不是轉換后的值預測測試集：

 forecast.test <- predict(fit, newxreg = xreg.test, lambda = lambda)

現在的問題是，此預測函數將生成轉換后的值而不是實際值的預測。 我如何在不自己進行轉換的情況下獲得實際值的預測。

Answer 1

預測包將為您完成所有這一切。 但是您需要使用forecast()函數，而不是predict()函數。

data.train <- ts(data[1:24,] ,frequency=4, start=c(2011,4)  
data.test <- ts(data[25:28,], frequency=4, start=c(2017,4)) 

covariates <- c("x1","x2","x3")
xreg.train <- data.train[, covariates] 
xreg.test <- data.test[, covariates] 

outcome <- data.train[,"Rate"]
lambda <- BoxCox.lambda(outcome)

fit<- auto.arima(outcome, xreg=xreg.train, lambda=lambda,
  trace=TRUE, stepwise=FALSE, seasonal=TRUE, lambda=lambda)

forecast.test <- forecast(fit, xreg=xreg.test, lambda=lambda)