Regression model

ETS: שגיאה, מגמה, החלקה אקספוננציאלית עונתית

ETS הוא מסגרת החלקה אקספוננציאלית מקיפה הבוחרת אוטומטית שילובים חיבוריים או כפליים של רכיבי השגיאה (E), המגמה (T) והעונתיות (S) של סדרת עתית. ממוסד כמודל מרחב מצב חדשנות על ידי Hyndman, Koehler, Ord ו-Snyder בשנת 2008, הוא מאחד ומכליל את משפחת שיטות החיזוי של Holt-Winters.

יישום עם EconMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

מקורות

  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

איך לצטט עמוד זה

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

מאוזכר על ידי

ScholarGateETS Model (Error, Trend, Seasonal (ETS) Exponential Smoothing). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/econometrics/ets-model · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026