ScholarGate
Pembantu
Regression model

ETS: Penghalusan Eksponen Ralat, Tren, Bermusim

ETS ialah kerangka penghalusan eksponen komprehensif yang secara automatik memilih gabungan aditif atau multiplikatif bagi komponen ralat (E), tren (T) dan bermusim (S) dalam siri masa. Dirumuskan sebagai model ruang keadaan inovasi oleh Hyndman, Koehler, Ord dan Snyder pada tahun 2008, ia menyatukan dan mengitlakkan keluarga kaedah peramalan Holt-Winters.

Terapkan dengan EconMindTidak lama lagiVideoTidak lama lagiDownload slides

Baca kaedah sepenuhnya

Ahli sahaja

Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.

Log 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 memetik halaman ini

ScholarGate. (2026, June 1). Error, Trend, Seasonal (ETS) Exponential Smoothing. ScholarGate. https://scholargate.app/ms/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). Dicapai 2026-06-15 daripada https://scholargate.app/ms/econometrics/ets-model · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026