Me gustaría comparar las previsiones de un paso adelante en una serie temporal dada para ARIMA y UCM (utilizando la biblioteca KFAS). He dividido mis series de tiempo en entrenamiento y validación, que utilizaré para entender qué modelo se desempeña mejor.
Después de leer la respuesta a este post: Diferencia entre la primera previsión de un paso adelante y la primera previsión del modelo ajustado , entendí la siguiente explicación para Arima:
Así que fitted(fit) da previsiones de un paso de las observaciones 1, 2, ... En es posible producir una "previsión" para la observación 1, ya que una previsión es simplemente el valor esperado de esa observación dado el modelo y cualquier historia anterior.
fitted(refit) da previsiones de un paso de las observaciones 401, 402, .... Así que utiliza el modelo estimado en las observaciones 1...400, pero utiliza los datos del tiempo 401...500.
Lo que no entiendo es cómo hacer previsiones de un paso sobre las observaciones 401, 402, .. utilizando los datos del tiempo 1.. 400 y (¿posiblemente?) las previsiones calculadas hasta el tiempo anterior. Quiero fingir que no conozco los datos 401..500 y comparar las previsiones de un paso con ellos.
