84
правки
Изменения
→Динамические линейные модели
===Динамические линейные модели===
[[Файл:DLM+Decomposition.png|right|thumb|Рисунок 14. DLM<ref>[https://towardsdatascience.com/an-overview-of-time-series-forecasting-models-a2fa7a358fcb towardsdatascience.com]</ref>]]<br>Динамические линейные модели представляют другой класс моделей предсказания временных рядов(рис. 14).
Идея заключается в том, что каждый моменты времени t эти модели соответствуют линейной модели, но коэффициент регрессии постоянно меняется. <br>Пример динамической линейной модели ниже:<br>
<code>y(t) = ⍺(t) + tβ(t) + w(t)</code><br>
В предыдущей модели коэффициенты a(t) и b(t) следуют случайному блужданию.
Динамические линейные модели могут быть построены в рамках Байесовской системы. Тем не менее и этот метод можно улучшить, подробности читайте [https://cran.r-project.org/web/packages/dlm/vignettes/dlm.pdf тут].<br>
===TBATS===
Это модели, которые основаны на экспоненциальном сглаживании. Главной особенностью TBATS является возможность взаимодействия с несколькими сезонностями. Моделируя каждую функцию сезонности отдельным тригонометрическим отображением построенным на рядах Фурье. Классическим примером комплексной сезонности будет отображение ежедневных объемов продаж, которые имеет, как еженедельные колебания, так и ежегодные.<br>
