{fable}私はツールのファミリを使い始めたばかり{tidyverts}で、これまでのところ非常にうまくいっています。
私は現在、毎日のデータから長期的な確率予測を作成することに興味があります (毎月または四半期ごとの解像度が適切または好ましい)。私の理解では、一時的な集約はモデルの不確実性を減らし、既知の日々の影響 (特に休日の影響) を四半期ごとのレベルに伝播し、そのようにして精度を向上させることができます。
私が予言者 + 共変量を使用することを計画している毎日のデータについては、より高い集計 (月ごとから年ごと) については、指数平滑法が適切と思われます。
このアプローチが一般的に有望に思えるかどうかは疑問です{thief}が、確率論的予測に到達するために使用する予測問題をどのように構築するかはよくわかりません。
PS: 時間単位のデータについてはこの役立つ投稿を見つけましたが、日単位のデータに実装する際に問題が発生しています (意味のある集計の作成と予測の組み合わせなど): https://stats.stackexchange.com/questions/352121/how- to-forecast-hourly-as-daily-data-in-r