Regression model

ETS: Virhe-, trendi- ja kausitasoitus

ETS on kattava eksponentiaalisen tasoituksen viitekehys, joka valitsee automaattisesti additiiviset tai multiplikatiiviset yhdistelmät aikasarjan virhe- (E), trendi- (T) ja kausikomponenteista (S). Hyndman, Koehler, Ord ja Snyder formalisoivat sen innovaatioiden tilamallina vuonna 2008, ja se yhdistää ja yleistää Holt-Wintersin ennustemenetelmien perheen.

Sovella työkalulla EconMindTulossaVideoTulossaDownload slides

Lue koko menetelmä

Vain jäsenille

Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.

Kirjaudu sisään

Method map

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

Lähteet

  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

Näin viittaat tähän sivuun

ScholarGate. (2026, June 1). Error, Trend, Seasonal (ETS) Exponential Smoothing. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/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

Tähän viittaavat

ScholarGateETS Model (Error, Trend, Seasonal (ETS) Exponential Smoothing). Haettu 2026-06-15 osoitteesta https://scholargate.app/fi/econometrics/ets-model · Aineisto: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026