TBATS — Trigonometrikus Exponenciális Kiegyenlítés Komplex Szezonalitásra
A TBATS egy innovatív, állapot-tér alapú előrejelzési modell, amelyet De Livera, Hyndman és Snyder (2011) vezetett be. Ez egy Box-Cox transzformációt, ARMA hibákat és trigonometrikus (Fourier) szezonális tagokat kombinál. Úgy épült, hogy egyszerre több, egymásba ágyazott szezonális ciklussal rendelkező folytonos idősorokat képes kezelni – például olyan órás adatokat, amelyek naponta, hetente és évente is ismétlődnek.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- 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 ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 1). Trigonometric, Box-Cox, ARMA, Trend and Seasonal Components Model. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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.
- ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) modellÖkonometria↔ compare
- Szezonális ARIMA (SARIMA)Ökonometria↔ compare
- STL-dekompozíció: Szezonális-trend dekompozíció loess-szelÖkonometria↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →