Regression model

SARIMA (Seasonal ARIMA)

SARIMA jest sezonowym rozszerzeniem modelu ARIMA według metody Boxa-Jenkinsa, które dodaje sezonowe różnicowanie oraz sezonowe autoregresyjne i średniej ruchomej składniki. Opracowany w ramach podejścia Boxa, Jenkinsa, Reinsela i Ljunga (wyd. 5, 2015), prognozuje szeregi, których wzorzec powtarza się w cyklu rocznym, miesięcznym lub tygodniowym.

Zastosuj w EconMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

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

Źródła

  1. Box, G.E.P., Jenkins, G.M., Reinsel, G.C. & Ljung, G.M. (2015). Time Series Analysis: Forecasting and Control (5th ed.). Wiley. ISBN: 978-1118675021
  2. Hyndman, R.J. & Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: Principles and Practice (3rd ed.). OTexts. ISBN: 978-0987507136

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 1). Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/econometrics/sarima

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

Cytowana przez

ScholarGateSARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/econometrics/sarima · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026