ScholarGate
Асистент

Порівняння методів

Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.

Просте та подвійне експоненційне згладжування (SES / Хольт)×Сезонна ARIMA (SARIMA)×
ГалузьЕконометрикаЕконометрика
РодинаRegression modelRegression model
Рік появи19572015
Автор методуRobert G. Brown (SES); Charles C. Holt (linear trend)Box & Jenkins (seasonal extension of ARIMA)
ТипExponential smoothing forecasting modelSeasonal time-series model
Основоположне джерелоBrown, R. G. (1959). Statistical Forecasting for Inventory Control. McGraw-Hill. link ↗Box, G.E.P., Jenkins, G.M., Reinsel, G.C. & Ljung, G.M. (2015). Time Series Analysis: Forecasting and Control (5th ed.). Wiley. ISBN: 978-1118675021
Інші назвиSES, Holt's linear trend method, exponential smoothing forecasting, Basit ve Çift Üstel Düzleştirme (SES / Holt)seasonal ARIMA, Box-Jenkins seasonal model, SARIMA — Mevsimsel ARIMA
Пов'язані35
ПідсумокExponential 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.SARIMA is a seasonal extension of the Box-Jenkins ARIMA model that adds seasonal differencing and seasonal autoregressive and moving-average terms. Developed within the Box, Jenkins, Reinsel and Ljung framework (5th edition, 2015), it forecasts series whose pattern repeats on a yearly, monthly, or weekly period.
ScholarGateНабір даних
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED

Перейти до пошуку Завантажити слайди

ScholarGateПорівняння методів: Exponential Smoothing · SARIMA. Отримано 2026-06-18 з https://scholargate.app/uk/compare