r - R预测：寓言包，多元分解模型

Question

我正在使用 fable 和 fabletool 包，我真的很喜欢新的工作流程结构。它很容易理解并应用于许多不同的预测场景。我现在正在尝试向量自动回归模型。

我想知道如何使用分解模型和 VAR。假设您有一个带有索引月份和变量 x 和 y 的 tsibble 对象。x 和 y 都具有很强的季节性。所以我想首先去除季节性，然后应用一个 VAR 模型，并在单变量工作流中查看这个分解模型的预测。这样：

DF %>%
  model(dm = decomposition_model(
    STL(X, Y ~ trend(window = 7) +
          season(window = "periodic"),),
    VAR(season_adjustX, season_adjustY)
  ))

是不是有点可能？

如果不是第二种选择可能是：

1. 分别调整季节的 X 和 Y
2. 使用 season_adj.x 和 season_adj.y 拟合 VAR 模型
3. 然后预测
4. 添加季节性成分。
5. 计算预测区间

不过，我不确定如何在这种情况下计算预测间隔。