Bagaimana rata -rata historis dibandingkan dengan metode peramalan lainnya seperti ARIMA atau Smoothing Eksponensial

Perbandingan metode peramalan

1. Rata -rata historis:
- Rata-rata historis adalah metode sederhana dan kuat untuk peramalan jangka pendek.
- Mereka efektif untuk menghaluskan kebisingan dan menangkap tren baru -baru ini.
-Namun, rata-rata historis tidak menangkap tren jangka panjang atau perubahan dalam pola yang mendasarinya, membuatnya kurang efektif untuk peramalan jangka panjang.

2. ARIMA (autoregresif terintegrasi bergerak rata -rata):
- Arima adalah model statistik yang lebih canggih yang dapat menangkap pola kompleks dalam data deret waktu.
-Arima efektif untuk peramalan jangka pendek dan jangka panjang, karena dapat memodelkan tren, musiman, dan karakteristik non-stasioner lainnya.
- ARIMA mengungguli rata-rata historis dalam banyak kasus, terutama untuk perkiraan jangka panjang di mana pola yang mendasarinya berubah.

3. Smoothing Eksponensial:
- Smoothing eksponensial adalah metode peramalan deret waktu tradisional lainnya yang menetapkan bobot penurunan eksponensial untuk pengamatan masa lalu.
- Smoothing eksponensial dapat menangkap tren dan musiman, membuatnya lebih efektif daripada rata-rata historis untuk peramalan jangka menengah hingga panjang.
- Penghancuran eksponensial sering dibandingkan dengan ARIMA, dan kedua metode tersebut kadang -kadang dapat menghasilkan hasil yang sama, tergantung pada karakteristik deret waktu.

Perbandingan dari hasil pencarian

Hasil pencarian memberikan beberapa wawasan tambahan:

- Hasil pertama [1] membandingkan ARIMA dan smoothing eksponensial, menunjukkan bahwa kinerja kedua metode dapat bervariasi tergantung pada data deret waktu tertentu.
- Hasil kedua [2] membandingkan ARIMA dan LSTM (jenis model pembelajaran mendalam), dan menemukan bahwa LSTM sedikit mengungguli ARIMA dalam tugas peramalan seri waktu.
- Hasil ketiga dan keempat [3, 4] juga membandingkan ARIMA dan LSTM, dan umumnya menemukan bahwa LSTM dapat mengungguli ARIMA, terutama untuk seri waktu yang kompleks dan non-linear.

Kesimpulan

Singkatnya, rata-rata historis adalah metode yang sederhana dan efektif untuk peramalan jangka pendek, tetapi mereka umumnya diunggulkan oleh metode yang lebih canggih seperti ARIMA dan perataan eksponensial, terutama untuk perkiraan jangka panjang. ARIMA dan Smoothing Eksponensial dapat menangkap pola yang lebih kompleks dalam data, membuatnya lebih cocok untuk berbagai tugas peramalan. Selain itu, metode berbasis pembelajaran mendalam yang lebih baru seperti LSTM telah menunjukkan hasil yang menjanjikan dalam mengungguli model statistik tradisional dalam skenario peramalan deret waktu tertentu.