ScholarGate
Assistent
Regression model

ETS: vea, trendi, hooajalise eksponentsiaalne silumine

ETS on terviklik eksponentsiaalse silumise raamistik, mis valib automaatselt ajarea vea (E), trendi (T) ja hooajaliste (S) komponentide aditiivsed või multiplikatiivsed kombinatsioonid. Hyndman, Koehler, Ord ja Snyder formaliseerisid selle 2008. aastal innovatsioonide olekuruumi mudelina, ühendades ja üldistades Holti-Wintersi prognoosimeetodite perekonna.

Rakenda tööriistaga EconMindPeagiVideoPeagiDownload slides

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Allikad

  1. Hyndman, R. J., Koehler, A. B., Ord, J. K. & Snyder, R. D. (2008). Forecasting with Exponential Smoothing: The State Space Approach. Springer. DOI: 10.1007/978-3-540-71918-2
  2. Hyndman, R. J. & Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: Principles and Practice (3rd ed.). OTexts. link

Kuidas sellele lehele viidata

ScholarGate. (2026, June 1). Error, Trend, Seasonal (ETS) Exponential Smoothing. ScholarGate. https://scholargate.app/et/econometrics/ets-model

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.

Compare side by side

Sellele viitavad

ScholarGateETS Model (Error, Trend, Seasonal (ETS) Exponential Smoothing). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/econometrics/ets-model · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026