역사적 평균은 Arima 또는 지수 평활과 같은 다른 예측 방법과 어떻게 비교됩니까?

예측 방법의 비교

1. 역사적 평균 :
- 역사적 평균은 단기 예측을위한 간단하고 강력한 방법입니다.
- 소음을 부드럽게하고 최근 트렌드를 캡처하는 데 효과적입니다.
-그러나 역사적 평균은 장기적인 추세 나 기본 패턴의 변화를 포착하지 않으므로 장기 예측에 덜 효과적입니다.

2. Arima (자동 회귀 통합 이동 평균) :
-ARIMA는 시계열 데이터에서 복잡한 패턴을 캡처 할 수있는보다 정교한 통계 모델입니다.
-ARIMA는 단기 및 장기 예측에 효과적이며 트렌드, 계절성 및 기타 비 정지 특성을 모델링 할 수 있습니다.
-ARIMA는 많은 경우에 역사적 평균보다 성능이 우수하며, 특히 기본 패턴이 바뀌는 장기 예측에 대해서는 성과를 차지합니다.

3. 지수 스무딩 :
- 지수 스무딩은 과거의 관찰에 기하 급수적으로 감소하는 가중치를 할당하는 또 다른 전통적인 시계열 예측 방법입니다.
- 지수 평활화는 경향과 계절성을 포착 할 수있어 중간에서 장기 예측의 경우 과거 평균보다 효과적입니다.
- 지수 스무딩은 종종 ARIMA와 비교되며 두 가지 방법은 시계열의 특성에 따라 때때로 비슷한 결과를 생성 할 수 있습니다.

검색 결과에서 비교

검색 결과는 몇 가지 추가 통찰력을 제공합니다.

- 첫 번째 결과 [1]는 ARIMA와 지수 스무딩을 비교하여 두 방법의 성능이 특정 시계열 데이터에 따라 다를 수 있음을 보여줍니다.
- 두 번째 결과 [2]는 ARIMA와 LSTM (딥 러닝 모델 유형)을 비교하고 LSTM이 시계열 예측 작업에서 ARIMA보다 약간 성능이 우수하다는 것을 알게됩니다.
- 세 번째 및 네 번째 결과 [3, 4]는 또한 Arima와 LSTM을 비교하고 일반적으로 LSTM이 특히 복잡한 비선형 시계열에 대해 ARIMA를 능가 할 수 있음을 발견합니다.

결론

요약하면, 역사적 평균은 단기 예측을위한 간단하고 효과적인 방법이지만, 특히 장기 예측의 경우 ARIMA 및 지수 스무딩과 같은보다 정교한 방법으로 성능이 우수합니다. ARIMA 및 지수 스무딩은 데이터에서 더 복잡한 패턴을 캡처하여 더 넓은 범위의 예측 작업에 더 적합합니다. 또한 LSTM과 같은 새로운 딥 러닝 기반 방법은 특정 시계열 예측 시나리오에서 전통적인 통계 모델을 능가하는 유망한 결과를 보여주었습니다.