ScholarGate
Asisten
Regression model

ETS: Perataan Eksponensial Kesalahan, Tren, Musiman

ETS adalah kerangka kerja perataan eksponensial yang komprehensif yang secara otomatis memilih kombinasi aditif atau multiplikatif dari komponen kesalahan (E), tren (T), dan musiman (S) dari deret waktu. Diformalisasikan sebagai model ruang keadaan inovasi oleh Hyndman, Koehler, Ord, dan Snyder pada tahun 2008, model ini menyatukan dan menggeneralisasi keluarga metode peramalan Holt-Winters.

Terapkan dengan EconMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

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

Sumber

  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

Cara menyitasi halaman ini

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

Dirujuk oleh

ScholarGateETS Model (Error, Trend, Seasonal (ETS) Exponential Smoothing). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/econometrics/ets-model · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026