Zapis dokaza metode
TBATS
TBATS is an innovations state space forecasting model, introduced by De Livera, Hyndman and Snyder (2011), that combines a Box-Cox transformation, ARMA errors and trigonometric (Fourier) seasonal terms. It is built to handle continuous time series with several nested seasonal cycles at once — for example hourly data that also repeats daily, weekly and yearly.
Izvorni zapis
Citati kopirani doslovno iz izvornog zapisa metode. Ne impliciraju nikakvu provjeru na razini tvrdnje.
Trigonometric, Box-Cox, ARMA, Trend and Seasonal Components Model
Taksonomski zapis metode · regression-model / econometrics
- 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. · URL
Uređene tvrdnje
Tvrdnje pohranjene u knjigu dokaza, svaka s vlastitom procjenom.
Nema uređenih tvrdnji
Ovaj prikaz ne izmišlja procjenu tvrdnje kada knjiga dokaza nema nijednu.
Povezane metode
Generirano iz grafa metode i prikazano kao strojno predložene relacije — ne implicira se nikakva tvrdnja dokaza.