Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Hur jämför historiska medelvärden med andra prognosmetoder som arima eller exponentiell utjämning


Hur jämför historiska medelvärden med andra prognosmetoder som arima eller exponentiell utjämning


Baserat på sökresultaten är här en sammanfattning av hur historiska medelvärden jämför med andra prognosmetoder som ARIMA och exponentiell utjämning:

Jämförelse av prognosmetoder

1. Historiska genomsnitt:
- Historiska genomsnitt är en enkel och robust metod för kortvarig prognos.
- De är effektiva för att jämna ut brus och fånga de senaste trenderna.
-Historiska genomsnitt fångar emellertid inte långsiktiga trender eller förändringar i de underliggande mönstren, vilket gör dem mindre effektiva för långsiktig prognos.

2. ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average):
- ARIMA är en mer sofistikerad statistisk modell som kan fånga komplexa mönster i tidsseriedata.
-ARIMA är effektivt för både kortvarig och långsiktig prognos, eftersom det kan modellera trender, säsongsbetonade och andra icke-stationära egenskaper.
- ARIMA överträffar historiska medelvärden i många fall, särskilt för långsiktiga prognoser där de underliggande mönstren förändras.

3. Exponentiell utjämning:
- Exponentiell utjämning är en annan traditionell prognosmetod för tidsserier som tilldelar exponentiellt minskande vikter till tidigare observationer.
- Exponentiell utjämning kan fånga trender och säsongsbetonade, vilket gör det mer effektivt än historiska medelvärden för medellång till långsiktig prognos.
- Exponentiell utjämning jämförs ofta med ARIMA, och de två metoderna kan ibland ge liknande resultat, beroende på tidsseriens egenskaper.

Jämförelse från sökresultaten

Sökresultaten ger ytterligare insikter:

- Det första resultatet [1] jämför ARIMA och exponentiell utjämning, vilket visar att prestandan för de två metoderna kan variera beroende på de specifika tidsseriedata.
- Det andra resultatet [2] jämför ARIMA och LSTM (en typ av djup inlärningsmodell) och konstaterar att LSTM något överträffar ARIMA i tidsserieprognosuppgifter.
- De tredje och fjärde resultaten [3, 4] jämför också ARIMA och LSTM, och upptäcker i allmänhet att LSTM kan överträffa ARIMA, särskilt för komplexa, icke-linjära tidsserier.

Slutsats

Sammanfattningsvis är historiska medelvärden en enkel och effektiv metod för kortvarig prognos, men de är i allmänhet överträffade av mer sofistikerade metoder som ARIMA och exponentiell utjämning, särskilt för långsiktiga prognoser. ARIMA och exponentiell utjämning kan fånga mer komplexa mönster i uppgifterna, vilket gör dem mer lämpliga för ett bredare utbud av prognosuppgifter. Dessutom har nyare djupa inlärningsbaserade metoder som LSTM visat lovande resultat i att överträffa traditionella statistiska modeller i vissa tidsserieprognoseringsscenarier.

Citeringar:
]
[2] https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/1631/1/012141/meta
[3] https://par.nsf.gov/servlets/purl/10186768
[4] https://ieeexplore.ieee.org/document/8614252/
[5] https://developer.ibm.com/tutorials/awb-arima-models-in-r/