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3B预测方法旨在计算Triple Billion Indices（通过46个指标），通过基线预测和COVID-19疫情调整，到2030年。概述部分说明，每个指标必须预测到2030年，COVID-19影响仅针对部分指标在2020-2021年处理。

基线预测采用两步过程：首先使用2000-2019年数据拟合基准模型（如ARIMA或ETS），捕捉非疫情趋势；然后调整疫情年份。模型策略包括常数模型、ARIMA（自回归积分移动平均）、ETS（指数平滑）。ARIMA模型基于p、d、q参数，预测时间序列趋势。fable R包自动化模型选择，使用AICc准则，优先随机游走模型，但根据视觉审查选择最优模型。对百分比指标使用logit变换确保数据范围。

COVID-19调整针对部分指标，考虑三种场景：无数据年份、少量数据地区、多数据地区允许预测。调整基于输入估计和预测差异，使用回归模型预测残差，假设在特定年份恢复基线趋势。

整体流程强调自动建模与手动验证结合，确保预测鲁棒性。