Kā ARIMA modeļu sarežģītība atšķiras ar vēsturisko vidējo rādītāju vienkāršību

ARIMA modeļu sarežģītība

1. Autoregresīvais (AR) komponents: ARIMA modeļos ir iekļauts autoregresīvs komponents, kas fiksē lineāro attiecību starp pašreizējo vērtību un pagātnes vērtībām. Šis komponents var būt sarežģīts, īpaši, ja tiek apstrādāti nestacionāri dati.

2. Integrētais (I) komponents: integrētais komponents ARIMA modeļos ietver datu diferencēšanu, lai padarītu to nekustīgu. Tas var būt skaitļošanas ziņā intensīvs, un var būt nepieciešams rūpīgi apstrādāt diferencēšanas procesu.

3. Moving Average (MA) komponents: slīdošā vidējā komponents ARIMA modeļos atspoguļo lineāro attiecību starp pašreizējo vērtību un pagātnes atlikumiem. Šis komponents var būt sarežģīts, īpaši, ja runa ir par nelineārām attiecībām.

4. Modeļa parametri: ARIMA modeļiem ir jānovērtē vairāki parametri, piemēram, AR un MA komponentu secība, kas var padarīt modeli sarežģītāku.

Vēsturisko vidējo rādītāju vienkāršība

1. Vienkāršs aprēķins: vēsturiskie vidējie rādītāji tiek aprēķināti, vienkārši aprēķinot vidējās laika rindas pagātnes vērtības. Tas ir vienkāršs un vienkāršs process.

2. Nav parametru: vēsturiskajiem vidējiem rādītājiem nav nepieciešams novērtēt parametrus, tāpēc tie ir vienkāršāki salīdzinājumā ar ARIMA modeļiem.

3. Nav nelineāru attiecību: vēsturiskie vidējie rādītāji datos neuztver nelineāras attiecības, kas var padarīt tās mazāk efektīvas noteikta veida laikrindām.

Salīdzinājums

Rezumējot, ARIMA modeļi parasti ir sarežģītāki nekā vēsturiskie vidējie rādītāji šādu iemeslu dēļ:

- Vairāk parametru: ARIMA modeļiem ir vairāk parametru, kas jānovērtē salīdzinājumā ar vēsturiskajiem vidējiem rādītājiem.
- Nelineāras attiecības: ARIMA modeļi var tvert datos nelineāras attiecības, kas var padarīt tos efektīvākus noteikta veida laikrindām.
- Aprēķinu sarežģītība: ARIMA modeļi var būt skaitļošanas ziņā intensīvi, it īpaši, ja tie ir saistīti ar lielām datu kopām vai sarežģītiem nestacionāriem datiem.

No otras puses, vēsturiskie vidējie rādītāji ir vienkāršāki un vieglāk aprēķināmi, taču tie var nenotvert sarežģītus modeļus vai nelineāras attiecības datos.