Экспоненциальное сглаживание
Материал из MachineLearning.
| Строка 23: | Строка 23: | ||
Обычно, α берут из интервала (0,1/3), в этом случае ряд стационарен и использование модели Брауна оправдано.  | Обычно, α берут из интервала (0,1/3), в этом случае ряд стационарен и использование модели Брауна оправдано.  | ||
| + | == Примеры ==  | ||
| + | |||
== Проблемы ==  | == Проблемы ==  | ||
Модель работает только при небольшом горизонте прогнозирования.  | Модель работает только при небольшом горизонте прогнозирования.  | ||
| Строка 28: | Строка 30: | ||
== Литература==  | == Литература==  | ||
''Лукашин Ю. П.'' Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. — М.: Финансы и статистика, 2003.  | ''Лукашин Ю. П.'' Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. — М.: Финансы и статистика, 2003.  | ||
| - | ==   | + | == См. также ==  | 
[[Модель Хольта]] — учитываются линейный тренд без сезонности.  | [[Модель Хольта]] — учитываются линейный тренд без сезонности.  | ||
| Строка 35: | Строка 37: | ||
[[Модель Тейла-Вейджа]] — учитываются аддитивный тренд и сезонность.    | [[Модель Тейла-Вейджа]] — учитываются аддитивный тренд и сезонность.    | ||
| + | == Ссылки ==  | ||
{{stub}}  | {{stub}}  | ||
| + | [[Категория:Категория:Анализ временных рядов]]  | ||
[[Категория:Прикладная статистика]]  | [[Категория:Прикладная статистика]]  | ||
[[Категория:Энциклопедия анализа данных]]  | [[Категория:Энциклопедия анализа данных]]  | ||
Версия 15:57, 10 января 2009
 
  | 
Определение
Пусть задан временной ряд: .
Необходимо решить задачу прогнозирования временного ряда, т.е. найти
- горизонт прогнозирования, необходимо, чтобы 
Для того, чтобы учитывать устаревание данных, введем невозрастающую последовательность весов 
, тогда 
Предположим, что D - невелико (краткосрочный прогноз), то для решения такой задачи используют модель Брауна (экспоненциальное сглаживание).
 где 
.
Выбор параметра α
Очевидно, что при , а при 
;
Обычно, α берут из интервала (0,1/3), в этом случае ряд стационарен и использование модели Брауна оправдано.
Примеры
Проблемы
Модель работает только при небольшом горизонте прогнозирования. Не учитываются тренд и сезонные изменения.
Литература
Лукашин Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. — М.: Финансы и статистика, 2003.
См. также
Модель Хольта — учитываются линейный тренд без сезонности.
Модель Хольта-Уинтерса — учитываются мультипликативный тренд и сезонность.
Модель Тейла-Вейджа — учитываются аддитивный тренд и сезонность.

