Zaman serisi tahmini için güven aralığı nasıl hesaplanır?

Bir zaman serim var (diyelim ki ila X n diyelim ) ve sinir ağı gibi bir model kullanarak bir sonraki örneği ( X n + 1 , X n + 2 , … , X n + k diyelim) tahmin etmem gerekiyor , veya çoklu doğrusal regresyon. Zaman n, ben tüm örnek var X 1 için X n , ve tahmin edilmesi ihtiyacı X n + 1 ; zamanda N + 1 , I tüm örnek var X 1 için $X_1$$X_n$$X_{n+1}, X_{n+2},\dots, X_{n+k}$$X_1$$X_n$$X_{n+1}$$n+1$$X_1$ ve X n + 2'yi tahmin etmek gerekir; ve bunun gibi.$X_{n+1}$$X_{n+2}$

Bir model kullanarak değerlerini tahmin ettiğimi varsayalım . Öngörülen değerler için bir güven aralığını nasıl hesaplayabilirim?$Y_{n+1}, Y_{n+2},\dots, Y_{n+k}$

Bu konuda birisinin bana yardım edip etmeyeceğini takdir ediyorum. (Şimdiye kadar bir örnek için güven aralığını hesaplamak için formülü okudum, ancak bir zaman serisinin tahmin edilen değeri için güven aralığının nasıl hesaplanacağı hakkında hiçbir şey görmedim).

R'de (http://www.r-project.org/) "tahmin" adlı bir paket vardır, burada zaman serilerinde tahmin yapmak için örneğin ETS veya ARIMA modellerini çalıştırabilirsiniz. Bu paket ayrıca otomatik olarak öngörülen değerler için farklı tahmin aralıkları oluşturur.