fable.intermittent：间歇性时间序列概率预测方法的基准测试

arXiv:2609.28607v3 公告类型：替换 摘要：间歇性时间序列常见于备件需求和零售销售。由于预测误差的成本通常是不对称的，库存控制等决策需要完整的预测分布，而非点预测。人们已经提出了许多概率预测方法；然而，这些方法的实现分散在不同的软件框架中，因此难以对其进行系统比较。我们推出了 R 软件包 fable$.$intermittent，该软件包在 fable 框架内实现了多种适用于间歇性序列的概率预测方法。该软件包支持通过单一且简洁的预测流程，对一组时间序列拟合和评估多个模型。我们还介绍了一种新的指数平滑模型 TWEES，该模型采用 Tweedie 预测分布。拟合 TWEES 需要反复计算计算开销较大的 Tweedie 密度。我们还发布了 R 软件包 tweedieDistr，其对 Tweedie 分布的实现速度显著快于现有实现，同时保持相同的数值精度。我们在四个数据集上评估了 fable$.$intermittent 中实现的方法，这些数据集也已随该软件包一同发布。