Як порівнюються історичні середні показники з іншими методами прогнозування, такими як Аріма або експоненціальне згладжування

Порівняння методів прогнозування

1. Історичні середні показники:
- Історичні середні показники- це простий і надійний метод короткострокового прогнозування.
- Вони ефективні для згладжування шуму та захоплення останніх тенденцій.
-однак, історичні середні показники не фіксують довгострокові тенденції чи змін основних моделей, що робить їх менш ефективними для довгострокового прогнозування.

2. Аріма (авторегресивна інтегрована ковзна середня):
- Аріма - це більш складна статистична модель, яка може зафіксувати складні моделі в даних часових рядів.
-Аріма ефективна як для короткострокового, так і для довгострокового прогнозування, оскільки може моделювати тенденції, сезонність та інші нестаціонарні характеристики.
- Arima перевершує історичні середні показники у багатьох випадках, особливо для довгострокових прогнозів, де змінюються основні закономірності.

3. Експоненціальне згладжування:
- Експоненціальне згладжування - це ще один традиційний метод прогнозування часових рядів, який присвоює експоненціально зменшення ваг минулим спостереженням.
- Експоненціальне згладжування може зафіксувати тенденції та сезонність, що робить його більш ефективним, ніж історичні середні показники для середнього та довгострокового прогнозування.
- Експоненціальне згладжування часто порівнюють з Arima, і два методи іноді можуть дати подібні результати, залежно від характеристик часового ряду.

Порівняння результатів пошуку

Результати пошуку дають додаткові уявлення:

- Перший результат [1] порівнює Arima та експоненціальне згладжування, показуючи, що продуктивність двох методів може змінюватися залежно від конкретних даних часових рядів.
- Другий результат [2] порівнює Arima та LSTM (тип моделі глибокого навчання) і виявляє, що LSTM трохи перевершує Arima у завданні прогнозування часових рядів.
- Третій та четвертий результати [3, 4] також порівнюють Аріму та LSTM, і, як правило, виявляють, що LSTM може перевершити Arima, особливо для складних, нелінійних часових рядів.

Висновок

Підсумовуючи, історичні середні показники-це простий та ефективний метод для короткострокового прогнозування, але вони, як правило, перевершуються більш складними методами, такими як Аріма та експоненціальне згладжування, особливо для довгострокових прогнозів. Аріма та експоненціальне згладжування можуть зафіксувати більш складні візерунки в даних, що робить їх більш придатними для більш широкого діапазону завдань прогнозування. Крім того, нові методи, що базуються на глибокому навчанні, такі як LSTM, показали перспективні результати, щоб перевершити традиційні статистичні моделі в певних сценаріях прогнозування часових рядів.