Cela doit venir --- la prévision des choses coincées entre 0 et 1.
Dans ma série, je soupçonne un composant d'auto-régression, et aussi un composant de retour à la moyenne, donc je veux quelque chose que je peux interpréter comme un ARIMA --- mais je ne veux pas qu'il tire à 1000% à l'avenir .
Utilisez-vous simplement un modèle ARIMA comme paramètre dans une régression logistique pour limiter le résultat entre 0 et 1?
Ou j'ai appris ici que les régressions bêta sont plus appropriées pour les données (0,1). Comment appliquer cela à une série chronologique? Existe-t-il de bons packages R ou des fonctions Matlab qui facilitent l'ajustement et la prévision?