問題タブ [arima]

私の目標: 時系列、強力な自己回帰 (ACF と PACF の出力が教えてくれました) を理解し、予測を行いたいです。

そこで、まずデータを ts に変換し、次に時系列を分解し、その定常性をチェックしました (系列は定常ではありませんでした)。次に、対数変換を実行し、データに最も適合するアリマ モデルを見つけました - 精度 (x) で精度をチェックしました - 精度出力が 0 に最も近いモデルを選択しました。

これは正しい手順でしたか？私は統計と R に不慣れで、それが正しくない場合は批判をいただければ幸いです。

Arima モデルを構築するときは、次のコードを使用しました。

受け取った結果はログ関数で、過去のデータ (モデルの構築に使用したデータ) が図に表示されませんでした。次に、ログを元のスケールに変換するために、次のコードを使用しました。

あれは正しいですか？ネットで見つけたのですが、よくわかりません。

ここで私の主な質問: 元のデータと ARIMA_FORECAST を 1 つの図にプロットするにはどうすればよいですか? ログ変換が行われない場合、予測が表示される方法で表示することを意味します-予測は過去からのデータの延長として表示されるべきであり、信頼区間もそこにあるはずです。

私の問題の非常に小さなバージョンは次のようになります。

私はいくつかの時系列を持っています

そして、auto.arimaとdata.tableを使用して、これらを素晴らしい予測パッケージでモデル化しました（実際には400以上のtsがあります）

私の質問は、新しいデータの Arima モデルを更新するにはどうすればよいですか?

私はの線に沿って何かをしようとしてきました

しかし、運がありません！