ARIMA и сглаживание
31 — методы этого семейства.
Избранное
Модель ARIMA (авторегрессионная интегрированная скользящая средняя)ARIMA is a univariate time-series forecasting model that combines autoregressive, integrated (differencing), and moving-average components to predict a single continuous series froМодель ARIMA (авторегрессионная интегрированная скользящая средняя)The ARIMA(p,d,q) model is the standard workhorse for univariate time series forecasting. It combines autoregressive terms (past values), differencing to induce stationarity, and moМодель ARMA (авторегрессионная скользящая средняя)The ARMA(p,q) model describes a stationary time series as a combination of two components: an autoregressive part that regresses the current value on its own past p values, and a mETS: Экспоненциальное сглаживание с учетом ошибки, тренда и сезонностиETS is a comprehensive exponential smoothing framework that automatically selects additive or multiplicative combinations of the error (E), trend (T) and seasonal (S) components ofETSformerETSformer is a deep learning architecture for time-series forecasting introduced by Woo et al. in 2022. It integrates classical exponential smoothing principles directly into the TПростое и двойное экспоненциальное сглаживание (SES / Холт)Exponential smoothing is a family of basic time-series forecasting models in which each new observation updates a smoothed estimate by a weighting parameter. Simple exponential smo
План чтения
Наиболее цитируемые фундаментальные методы этой темы в порядке их появления — отправная точка, если вы здесь впервые.
Все методы 31
Модель ARIMA (авторегрессионная интегрированная скользящая средняя)Модель ARIMA (авторегрессионная интегрированная скользящая средняя)Модель ARMA (авторегрессионная скользящая средняя)ETS: Экспоненциальное сглаживание с учетом ошибки, тренда и сезонностиETSformerПростое и двойное экспоненциальное сглаживание (SES / Холт)Модель Фурье-ARIMAМодель ARMA с Фурье-членамиМодель Фурье SARIMAТройное экспоненциальное сглаживание Хольта-ВинтерсаМодель скользящего среднего (MA)Анализ мощности для многоуровневых моделей и моделей со смешанными эффектамиНелинейная модель ARIMAНелинейная модель ARMA (NARMA)Нелинейная модель SARIMAПанельная модель ARIMAПанельная ARMA-модельМодель Панельной SARIMAРобастная модель ARIMAРобастная модель ARMAРобастная модель SARIMAРобастный анализ временных рядовСезонная модель ARIMA (SARIMA)Модель SARIMASARIMAXARIMA-модель со структурными сдвигамиМодель SARIMA со структурными разрывамиМодель ARIMA с изменяющимися во времени параметрами (TVP-ARIMA)Модель ARMA с изменяющимися во времени параметрами (TVP-ARMA)SARIMA-модель с изменяющимися во времени параметрами (TVP-SARIMA)Сезонная корректировка X-13ARIMA-SEATS