time-series - 使用 BoxCox 转换后，如何返回原始数据？

Question

我正在做一个预测项目。在检查了我的时间序列后，我决定使用 R 的预测包的 BoxCox 函数来应用线性变换。

该函数创建了一个输出变量，其中包含我转换后的数据。之后我建立了我的 ARIMA 模型来预测未来的价值。然而，这些预测的规模也发生了变化。由于 BoxCox 函数使用精确的 lambda 值进行计算，我无法指定我的系列的函数形式（例如；我不能说转换是否是对数的）。

那么，我想知道是否有一个函数可以将使用 BoxCox 函数处理的系列转换为原始比例？因为我需要以原始规模报告预测值。

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在建模函数中使用lambda参数，不要自己转换数据。预测包中的所有建模函数都会为您进行 BoxCox 转换，并在您需要时对预测进行反向转换（如果需要，包括偏差调整）。这是一个简单的例子：

library(forecast)
AirPassengers %>%
  auto.arima(lambda=0, biasadj=TRUE) %>%
  forecast() %>%
  autoplot()

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