TBATS — জটিল মৌসুমীতার জন্য ত্রিকোণমিতিক এক্সপোনেনশিয়াল স্মুথিং
TBATS হল একটি উদ্ভাবনী স্টেট স্পেস পূর্বাভাস মডেল, যা De Livera, Hyndman এবং Snyder (2011) দ্বারা প্রবর্তিত, যা একটি বক্স-কক্স রূপান্তর, ARMA ত্রুটি এবং ত্রিকোণমিতিক (ফুরিয়ার) মৌসুমী পদগুলিকে একত্রিত করে। এটি অবিচ্ছিন্ন সময় সিরিজকে একবারে একাধিক নেস্টেড মৌসুমী চক্র সহ পরিচালনা করার জন্য নির্মিত — উদাহরণস্বরূপ, দৈনিক, সাপ্তাহিক এবং বার্ষিক ডেটা যা ঘণ্টাও পুনরাবৃত্তি করে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- 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 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 1). Trigonometric, Box-Cox, ARMA, Trend and Seasonal Components Model. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/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.
- ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) মডেলঅর্থমিতি↔ compare
- Seasonal ARIMA (SARIMA)অর্থমিতি↔ compare
- STL Decomposition: Seasonal-Trend Decomposition using Loessঅর্থমিতি↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →