几周以来，我一直在尝试预测时间序列数据。我有以 % 为单位的月度数据（数据看起来像 0.1676,0.1646,0.1622 等...）
我尝试了很多模型，但没有找到好的结果。
然后，我读到我需要对我的数据集进行去趋势化以使其静止。我使用了在博客上找到的部分代码，以使我的数据集通过 Augmented Dickey-Fuller 测试。
# Detrending
y_detrend = (y - y.rolling(window=12).mean())/y.rolling(window=12).std()
这工作正常。
然后我在我的平稳数据集上使用 SARIMAX 网格搜索来找到最佳 (p,d,q) 参数，知道我有一个年度趋势。
我得到了这个结果：SARIMA(1, 0, 1)x(0, 1, 1, 12) - AIC:71.82457793251547
使用这个模型给了我很好的结果
问题是当我想输出预测时，我没有得到一个速率，而是 值在 3 到 -3 之间的平稳数据
有谁知道将预测数据恢复到我一开始使用的类型？
谢谢。