Kaip istoriniai vidurkiai skiriasi nuo kitų prognozavimo metodų, tokių kaip ARIMA arba eksponentinis išlyginimas

Prognozavimo metodų palyginimas

1. Istoriniai vidurkiai:
- Istoriniai vidurkiai yra paprastas ir patikimas trumpalaikių prognozių metodas.
- Jie efektyviai išlygina triukšmą ir fiksuoja naujausias tendencijas.
- Tačiau istoriniai vidurkiai nefiksuoja ilgalaikių tendencijų ar pagrindinių modelių pokyčių, todėl jie yra mažiau veiksmingi ilgalaikei prognozei.

2. ARIMA (autoregresyvus integruotas slenkamasis vidurkis):
- ARIMA yra sudėtingesnis statistinis modelis, galintis užfiksuoti sudėtingus laiko eilučių duomenų modelius.
- ARIMA efektyvi tiek trumpalaikiam, tiek ilgalaikiam prognozavimui, nes gali modeliuoti tendencijas, sezoniškumą, kitas nestacionarias charakteristikas.
- ARIMA daugeliu atvejų lenkia istorinius vidurkius, ypač ilgalaikėms prognozėms, kai keičiasi pagrindiniai modeliai.

3. Eksponentinis išlyginimas:
- Eksponentinis išlyginimas yra dar vienas tradicinis laiko eilučių prognozavimo metodas, kuris priskiria eksponentiškai mažėjančius svorius ankstesniems stebėjimams.
- Eksponentinis išlyginimas gali užfiksuoti tendencijas ir sezoniškumą, todėl vidutinės ir ilgalaikės prognozės yra veiksmingesnės nei istoriniai vidurkiai.
– Eksponentinis išlyginimas dažnai lyginamas su ARIMA, o abu metodai kartais gali duoti panašius rezultatus, priklausomai nuo laiko eilutės charakteristikų.

Palyginimas iš paieškos rezultatų

Paieškos rezultatai suteikia papildomų įžvalgų:

- Pirmajame rezultate [1] lyginamas ARIMA ir eksponentinis išlyginimas, parodydamas, kad abiejų metodų našumas gali skirtis priklausomai nuo konkrečių laiko eilutės duomenų.
- Antrasis rezultatas [2] palygina ARIMA ir LSTM (giliojo mokymosi modelio tipas), ir nustato, kad LSTM šiek tiek lenkia ARIMA laiko eilučių prognozavimo užduotyse.
- Trečiasis ir ketvirtasis rezultatai [3, 4] taip pat lygina ARIMA ir LSTM ir paprastai nustato, kad LSTM gali pranokti ARIMA, ypač sudėtingose, netiesinėse laiko eilutėse.

Išvada

Apibendrinant galima pasakyti, kad istoriniai vidurkiai yra paprastas ir efektyvus trumpalaikių prognozių metodas, tačiau paprastai juos lenkia sudėtingesni metodai, tokie kaip ARIMA ir eksponentinis išlyginimas, ypač ilgalaikėms prognozėms. ARIMA ir eksponentinis išlyginimas gali užfiksuoti sudėtingesnius duomenų modelius, todėl jie labiau tinka įvairioms prognozavimo užduotims. Be to, naujesni giluminiu mokymusi pagrįsti metodai, tokie kaip LSTM, parodė daug žadančių rezultatų, viršijančių tradicinius statistinius modelius pagal tam tikrus laiko eilučių prognozavimo scenarijus.