COVID19に対応して、医療提供者の複数の場所で人員配置のニーズを予測している顧客がいます。その地域の感染症の数は減少しており（ハッピーダンス！）、その結果、モデルは6か月間予測すると看護師の負の数を予測しています。彼らは床を設定したいと考えています（例：min。看護師の数）、これを行う方法はありますか、またはこれに代わる回避策はありますか？何も思いつきませんでした。ありがとう。
あずきっく標準の時系列プラットフォーム（Analyze
編集：
****私はあなたの質問を注意深く読みませんでした。下記の情報は、質問に適用されないため無視してください。ただし、新しい患者の予測数が負の場合、これを読んでいる人がオプションに興味を持っている場合に備えて、それは残しておきます。
謝罪、
ブレイディ
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別のオプションは、追加のケースではなく、ケース全体を予測させることです。（スクリプトが添付されたデータセット。）
これは、典型的なロジスティック成長と、1e6の上位漸近線（通常は不明）のグラフです。（つまり、「真実」とは、最大100万人が感染するということです。）
「合計」モデルは、漸近線より上で予測を行います（主に、最大感染率の後に発生したデータのみがモデルに含まれていたため）が、実際には漸近線が不明であるため、これらは無意味に見えません。
「新しいケース」モデルは、あなたが言及したように、0未満の予測をします... これは無意味です。
いずれの場合も、信頼限界には真実が含まれていることに注意してください... しかし、トレーニングデータのポイント数に比べて非常に多くのポイントを予測しています。これは、不十分な予測を生成するための良い方法です。
乾杯、
ブレイディ
