TBATS — Trigonometrické vyhlazování pro komplexní sezónnost
TBATS je inovační model časových řad v stavovém prostoru, představený De Liverou, Hyndmanem a Snyderem (2011), který kombinuje transformaci Box-Cox, ARMA chyby a trigonometrické (Fourierovy) sezónní členy. Je navržen pro zpracování spojitých časových řad s několika vnořenými sezónními cykly současně — například hodinová data, která se opakují denně, týdně a ročně.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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 ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 1). Trigonometric, Box-Cox, ARMA, Trend and Seasonal Components Model. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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.
- Model ARIMA (autoregresní integrovaný klouzavý průměr)Ekonometrie↔ compare
- Sezónní ARIMA (SARIMA)Ekonometrie↔ compare
- STL dekompozice: Dekompozice sezónní složky a trendu pomocí LoessEkonometrie↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →