84
правки
Изменения
Нет описания правки
Эти модели часто используются как ориентировочные модели. Следующий график показывает предсказания двух моделей для 2007 года.<br>
[[Файл:SeasonalNaiveElectricalEquipmentManufacturing.png|thumb|middle|Рисунок 5. Сезонно наивная<ref>[https://towardsdatascience.com/an-overview-of-time-series-forecasting-models-a2fa7a358fcb towardsdatascience.com]</ref>]]<br>
Модели были имплементированы с помощью встроенных функций naive и snaive из пакета forecast в R.
T(t) {{---}} компонент трендового цикла
R(t){{---}} остаток
<br>Существуют несколько способов для такого разложения, но наиболее простой называется классическим разложением и заключается в том, чтобы<br>Оценить тренд T(t) через скользящее среднее<br>Посчитать S(t), как среднее без тренда Y(t) - T(t) для каждого сезона<br>Посчитать остаток, как <br>
R(t) = Y(t) - T(t)-S(t)
