เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| แบบจำลอง SARIMA× | แบบจำลองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MA)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | เศรษฐมิติ | เศรษฐมิติ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 1970 (first edition); 1976 (revised) | 1970 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Box, Jenkins, and Reinsel | Box and Jenkins |
| ประเภท≠ | Seasonal time series model | Linear time series model |
| แหล่งต้นตำรับ | Box, G. E. P., Jenkins, G. M., & Reinsel, G. C. (1976). Time Series Analysis: Forecasting and Control (revised ed.). Holden-Day. ISBN: 978-0130607744 | Box, G. E. P., Jenkins, G. M., & Reinsel, G. C. (1976). Time Series Analysis: Forecasting and Control (revised ed.). Holden-Day. ISBN: 978-0130607744 |
| ชื่อเรียกอื่น | SARIMA, seasonal ARIMA, Box-Jenkins seasonal model, ARIMA with seasonal component | MA model, MA(q) process, moving-average process, Box-Jenkins MA |
| ที่เกี่ยวข้อง | 5 | 5 |
| สรุป≠ | SARIMA extends ARIMA by adding seasonal autoregressive and moving-average operators to capture repeating patterns at fixed intervals — such as monthly, quarterly, or annual cycles. Denoted SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)s, it is the standard workhorse for univariate seasonal time series forecasting in econometrics, economics, and official statistics. | The Moving Average model of order q — written MA(q) — expresses the current value of a time series as a linear combination of the current and past random shocks (innovations). Unlike the AR model which uses lagged values of the series itself, the MA model uses lagged error terms, making it well-suited for capturing short-lived disturbances that dissipate over q periods. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|