我有一個客戶在預測醫療保健提供者在幾個位置的人員需求，以響應COVID19。他們所在地區的感染人數正在下降（跳舞愉快！），因此，該模型預測了六個月後護士的負數。他們想設置一個底線（例如 護士的數量），是否有辦法做到這一點，或者有其他解決方法？我還無法提出任何建議。謝謝。
@DonMcCormack 標準時間序列平台（Analyze <時間序列）。一旦進入時間序列平台，我就不會對其具體分析有所了解。
編輯：
****我沒有仔細閱讀您的問題。請忽略以下信息，因為它不適用於您提出的問題。但是，如果預計的新患者＃數為負數，以防萬一閱讀此內容的人對某個選項感興趣，我將保留它。
道歉，
布雷迪
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另一種選擇是讓他們預測總病例，而不是其他病例。（帶有腳本的數據集。）
這是一個典型的邏輯增長圖，上漸近線（通常未知）為1e6。（即“真相”是最多將感染100萬人。）
“總”模型的預測高於漸近線（主要是因為僅在模型中包含了最大感染率之後發生的數據），但這些預測似乎並不荒謬，因為在實踐中，漸近線是未知的。
正如您所提到的，“新案例”模型做出的預測低於0 ... 這是荒謬的。
請注意，在每種情況下，置信範圍都包含真相... 但是相對於訓練數據中的點數，我們預測的點數很大，這是產生不良預測的好方法。
乾杯，
布雷迪
