ScholarGate
Асистент

Порівняння методів

Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.

ETS: Похибка, Тренд, Сезонне Експоненційне Згладжування×Просте та подвійне експоненційне згладжування (SES / Хольт)×
ГалузьЕконометрикаЕконометрика
РодинаRegression modelRegression model
Рік появи20081957
Автор методуHyndman, Koehler, Ord & Snyder (state space framework)Robert G. Brown (SES); Charles C. Holt (linear trend)
ТипExponential smoothing state space modelExponential smoothing forecasting model
Основоположне джерелоHyndman, R. J., Koehler, A. B., Ord, J. K. & Snyder, R. D. (2008). Forecasting with Exponential Smoothing: The State Space Approach. Springer. DOI ↗Brown, R. G. (1959). Statistical Forecasting for Inventory Control. McGraw-Hill. link ↗
Інші назвиexponential smoothing state space model, innovations state space model, Holt-Winters family, ETS — Hata/Trend/Mevsimsellik Üstel DüzleştirmeSES, Holt's linear trend method, exponential smoothing forecasting, Basit ve Çift Üstel Düzleştirme (SES / Holt)
Пов'язані53
ПідсумокETS is a comprehensive exponential smoothing framework that automatically selects additive or multiplicative combinations of the error (E), trend (T) and seasonal (S) components of a time series. Formalised as an innovations state space model by Hyndman, Koehler, Ord and Snyder in 2008, it unifies and generalises the Holt-Winters family of forecasting methods.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 smoothing (SES), introduced by Robert G. Brown in 1959, forecasts series with a stable level, while Holt's double exponential smoothing, introduced by Charles C. Holt in 1957, adds a trend term using the parameters alpha and beta.
ScholarGateНабір даних
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED

Перейти до пошуку Завантажити слайди

ScholarGateПорівняння методів: ETS Model · Exponential Smoothing. Отримано 2026-06-17 з https://scholargate.app/uk/compare