我正在尝试了解预测分组时间序列的准确方法，例如发布的here示例。我想使用hts包中可用的所有分层预测方法和基本模型 - ARIMA。我发现其中一些错误（方法：'mo'，'tdfp'，'tdgsa'，'tdgsf'），正如我在GitHub上发现的那样，这些方法不适用于gts类对象。
我理解为什么会有很大的问题。据我所知，两个分组时间序列都是2个层次结构，所以我的想法是我们可以用于例如每个层次结构独立的自上而下方法（与中间方法相同）。
也许更熟悉这些方法构造的人可以描述这些方法在分组时间序列中的使用问题？
任何形式的帮助将不胜感激。
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我的目标是分析分组时间序列的预测准确性。
更详细地说，我有两个用于分解的变量：车主（A，B）和车型（X，Y）。正如我从this paper所理解的那样，这些数据可以描述为摸索时间序列。我错了吗？
我很难找到分组时间序列的清晰定义和预测此类数据的示例。所以我很乐意获得更多文献的链接/参考。
非常感谢重播！
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两个层次结构不是层次结构。如果要使用为纯分层数据设计的方法，请指定层次结构。为两个层次结构做它并平均结果。