Wie sind historische Durchschnittswerte im Vergleich zu anderen Prognosemethoden wie Arima oder exponentieller Glättung im Vergleich

Vergleich der Prognosemethoden

1. Historische Durchschnittswerte:
- Historische Durchschnittswerte sind eine einfache und robuste Methode für die kurzfristige Prognose.
- Sie sind effektiv, um Geräusche zu glätten und die jüngsten Trends zu erfassen.
-Historische Durchschnittswerte erfassen jedoch keine langfristigen Trends oder Änderungen der zugrunde liegenden Muster, was sie für langfristige Prognosen weniger wirksam macht.

2. Arima (autoregressive integrierte gleitende Durchschnitt):
- Arima ist ein ausgefeilteres statistisches Modell, das komplexe Muster in Zeitreihendaten erfassen kann.
-ARIMA ist sowohl für kurzfristige als auch für langfristige Prognosen wirksam, da sie Trends, Saisonalität und andere nicht-stationäre Merkmale modellieren kann.
- Arima übertrifft in vielen Fällen die historischen Durchschnittswerte, insbesondere für langfristige Prognosen, bei denen sich die zugrunde liegenden Muster ändern.

3.. Exponentielle Glättung:
- Exponentielle Glättung ist eine weitere herkömmliche Zeitreihenprognose -Methode, bei der frühere Beobachtungen exponentiell abnehmende Gewichte zugewiesen werden.
- Exponentielle Glättung kann Trends und Saisonalität erfassen, was es effektiver als historische Durchschnittswerte für mittel- bis langfristige Prognosen macht.
- Exponentielle Glättung wird häufig mit ARIMA verglichen, und die beiden Methoden können je nach den Eigenschaften der Zeitreihen manchmal ähnliche Ergebnisse erzielen.

Vergleich aus den Suchergebnissen

Die Suchergebnisse liefern einige zusätzliche Erkenntnisse:

- Das erste Ergebnis [1] vergleicht Arima und exponentielle Glättung und zeigt, dass die Leistung der beiden Methoden je nach den spezifischen Zeitreihendaten variieren kann.
- Das zweite Ergebnis [2] vergleicht Arima und LSTM (eine Art Deep -Learning -Modell) und stellt fest, dass LSTM Arima in Zeitreihenprognose -Aufgaben leicht übertrifft.
- Die dritten und vierten Ergebnisse [3, 4] vergleichen auch Arima und LSTM und stellen im Allgemeinen fest, dass LSTM ARIMA übertreffen kann, insbesondere für komplexe, nichtlineare Zeitreihen.

Abschluss

Zusammenfassend sind historische Durchschnittswerte eine einfache und effektive Methode für die kurzfristige Prognose, werden jedoch im Allgemeinen durch ausgefeiltere Methoden wie Arima und exponentielle Glättung übertroffen, insbesondere für langfristige Prognosen. Arima und exponentielle Glättung können komplexere Muster in den Daten erfassen und sie für einen größeren Bereich von Prognoseaufgaben besser geeignet werden. Darüber hinaus haben neuere, tief lernbasierte Methoden wie LSTM vielversprechende Ergebnisse bei der Übertreibung herkömmlicher statistischer Modelle in bestimmten Zeitreihen-Prognoseszenarien gezeigt.