Metodbevispost
TBATS
TBATS is an innovations state space forecasting model, introduced by De Livera, Hyndman and Snyder (2011), that combines a Box-Cox transformation, ARMA errors and trigonometric (Fourier) seasonal terms. It is built to handle continuous time series with several nested seasonal cycles at once — for example hourly data that also repeats daily, weekly and yearly.
Källpost
Citat kopierade ordagrant från metodens källpost. Ingen verifiering på källnivå härleds från dem.
Trigonometric, Box-Cox, ARMA, Trend and Seasonal Components Model
Taxonomisk metodpost · regression-model / econometrics
- 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. · URL
Kuraterade påståenden
Påståenden lagrade i bevisloggen, var och en med sin egen bedömning.
Inga kuraterade påståenden ännu
Denna vy hittar inte på en påståendebedömning när loggen saknar en.
Relaterade metoder
Genererade från metodgrafen och visade som maskinföreslagna relationer – inga bevispåståenden härleds.