¿Cómo calcular el intervalo de confianza para la predicción de series temporales?

Question

Tengo una serie temporal (digamos $X_1$ a $X_n$ ), y necesito predecir la siguiente muestra (digamos $X_{n+1}, X_{n+2},\dots, X_{n+k}$ ) utilizando un modelo como una red neuronal o una regresión lineal múltiple. En el momento n, tengo toda la muestra de $X_1$ a $X_n$ y necesitan predecir $X_{n+1}$ en el momento $n+1$ Tengo toda la muestra de $X_1$ a $X_{n+1}$ y necesitan predecir $X_{n+2}$ y así sucesivamente.

Digamos que tengo valores predichos $Y_{n+1}, Y_{n+2},\dots, Y_{n+k}$ utilizando un modelo. ¿Cómo puedo calcular un intervalo de confianza para esos valores predichos?

Agradecería si alguien puede ayudarme en este tema. (Hasta ahora he leído la fórmula para calcular el intervalo de confianza para la media de una muestra, pero no he visto nada sobre cómo calcular el intervalo de confianza para el valor predicho de una serie temporal).

Answer 1

En R (http://www.r-project.org/) hay un paquete llamado "forecast" en el que puedes ejecutar, por ejemplo, modelos ETS o ARIMA para hacer previsiones sobre series temporales. Este paquete también creará automáticamente diferentes intervalos de predicción para los valores pronosticados.