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Fourier MA Model/证据
方法证据记录

Fourier MA Model

The Fourier MA model combines a Moving Average (MA) error structure with Fourier series terms — sine and cosine pairs — to capture complex or high-frequency seasonal patterns in time series data. It is particularly useful when the seasonal period is long or irregular, making classical seasonal ARIMA parameterisation infeasible.

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源记录

引文逐字复制自方法源记录。这些引文不代表任何层级的验证。

Fourier Moving Average Model
分类方法记录 · regression-model / econometrics
  • Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: Principles and Practice (3rd ed.). OTexts. · URL
  • Harvey, A. C. (1993). Time Series Models (2nd ed.). MIT Press. · ISBN 978-0262082242
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Taxonomic bucketARIMA modelmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketFourier ARIMA modelmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.

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来源

从方法源记录复制的 2 条记录的引文。

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