TBATS — Netezire Exponențială Trigonometrică pentru Sezonalitate Complexă
TBATS este un model inovator de prognoză bazat pe spațiul stărilor, introdus de De Livera, Hyndman și Snyder (2011), care combină o transformare Box-Cox, erori ARMA și termeni sezoniere trigonometrice (Fourier). Este construit pentru a gestiona serii temporale continue cu mai multe cicluri sezoniere imbricate simultan — de exemplu, date orare care se repetă și zilnic, săptămânal și anual.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Surse
- 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 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 1). Trigonometric, Box-Cox, ARMA, Trend and Seasonal Components Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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.
- Modelul ARIMA (Autoregresiv Integrat cu Medii Mobile)Econometrie↔ compare
- SARIMA (ARIMA Sezonier)Econometrie↔ compare
- STL Decomposition: Seasonal-Trend Decomposition using LoessEconometrie↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →