处理时间序列中许多零的常用方法是使用Croston 模型。要使用您的时间序列实现此模型，有两个 R 包forecast和tsintermittent。tsintermittent 包优化 Croston 模型的参数，而预测包为给定的值生成预测。$\alpha$$\alpha$

这不是预测带有零序列的时间序列的唯一方法，而是一种常用方法。另一种方法是拟合零膨胀或障碍模型。

但是，正如 OP 在帖子的评论中提到的那样，测量可能在正半线上是连续的。对于非负测量和零点质量，最可能的方法是 Tweedie 回归。这是来自 SO 的一篇带有示例代码的好帖子： https ://stackoverflow.com/questions/21807118/r-codes-for-tweedie-compound-poisson-gamma