Regression model
TBATS — التجانس الأسي المثلثي للموسمية المعقدة
TBATS هو نموذج تنبؤي لمساحة حالات الابتكارات، قدمه دي ليفيرا وهايندمن وسنايدر (2011)، يجمع بين تحويل بوكس-كوكس، وأخطاء ARMA، ومصطلحات موسمية مثلثية (فورييه). وهو مصمم للتعامل مع السلاسل الزمنية المستمرة ذات الدورات الموسمية المتداخلة المتعددة في آن واحد — على سبيل المثال، البيانات الساعية التي تتكرر أيضًا يوميًا وأسبوعيًا وسنويًا.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- De Livera, A. M., Hyndman, R. J. & Snyder, R. D. (2011). Forecasting Time Series with Complex Seasonal Patterns Using Exponential Smoothing. Journal of the American Statistical Association, 106(496), 1513-1527. DOI: 10.1198/jasa.2011.tm09771 ↗
- Hyndman, R. J. & Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: Principles and Practice (3rd ed.). OTexts. link ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 1). Trigonometric, Box-Cox, ARMA, Trend and Seasonal Components Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/econometrics/tbats
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- نموذج ARIMA (الانحدار الذاتي المتكامل للمتوسط المتحرك)الاقتصاد القياسي↔ compare
- نموذج ARIMA الموسمي (SARIMA)الاقتصاد القياسي↔ compare
- تحليل STL: تحليل الاتجاه والموسمية باستخدام الانحدار الموزون محليًا (Loess)الاقتصاد القياسي↔ compare