プラットフォームのユーザー登録数の毎日の時系列データがあります。系列は非定常であり、対数変換を使用した後または差 (一次差または季節差) を取得した後でも、分散が一定ではないようです。
解決策として、定常性をもたらす方法として、標準化（（x - ローリング平均）/ローリング標準偏差）と差分を使用しています。しかし、問題は、この定常系列にモデルを当てはめた後、元のスケールで将来の予測をどのように行うかということです。
その期間のローリング統計を知らずに、将来の予測のために標準化操作を元に戻すにはどうすればよいでしょうか?