Mô hình Arima có phải là máy học không?
Mô hình Arima có phải là máy học không?

Video: Mô hình Arima có phải là máy học không?

Video: Mô hình Arima có phải là máy học không?
Video: Dự báo bằng mô hình ARIMA 2024, Có thể
Anonim

Các phương pháp cổ điển như ETS và ARIMA thực hiện máy học và học kĩ càng phương pháp dự báo một bước trên tập dữ liệu đơn biến. Các phương pháp cổ điển như Theta và ARIMA thực hiện máy học và học kĩ càng phương pháp dự báo nhiều bước trên tập dữ liệu đơn biến.

Về vấn đề này, liệu Arima có phải là máy học không?

Các phương pháp dự báo chuỗi thời gian truyền thống ( ARIMA ) tập trung vào dữ liệu đơn biến với các mối quan hệ tuyến tính và sự phụ thuộc vào thời gian cố định và được chẩn đoán theo cách thủ công. Các phương pháp cổ điển như ETS và ARIMA thực hiện máy học và học kĩ càng phương pháp dự báo một bước trên tập dữ liệu đơn biến.

Người ta cũng có thể hỏi, làm thế nào để bạn tạo ra một mô hình Arima? Mô hình ARIMA - Ví dụ về nghiên cứu điển hình về sản xuất

  1. Bước 1: Lập biểu đồ dữ liệu bán máy kéo dưới dạng chuỗi thời gian.
  2. Bước 2: Dữ liệu chênh lệch để làm cho dữ liệu cố định trên giá trị trung bình (loại bỏ xu hướng)
  3. Bước 3: ghi dữ liệu biến đổi để làm cho dữ liệu cố định trên phương sai.
  4. Bước 4: Biến đổi dữ liệu nhật ký chênh lệch để làm cho dữ liệu cố định trên cả giá trị trung bình và phương sai.

Cũng cần biết thêm, model Arima dùng để làm gì?

Đường trung bình động tích hợp tự động phục hồi Người mẫu . Một Mô hình ARIMA là một lớp thống kê người mẫu để phân tích và dự báo dữ liệu chuỗi thời gian. Nó rõ ràng phục vụ cho một bộ cấu trúc tiêu chuẩn trong dữ liệu chuỗi thời gian và như vậy cung cấp một phương pháp đơn giản nhưng mạnh mẽ để đưa ra các dự báo chuỗi thời gian một cách khéo léo.

Sự khác biệt giữa mô hình ARMA và Arima là gì?

Sự khác biệt giữa một Mô hình ARMA và ARIMA AR (p) đưa ra các dự đoán bằng cách sử dụng các giá trị trước đó của biến phụ thuộc. Nếu không có sự khác biệt nào liên quan trong mô hình , sau đó nó đơn giản trở thành một ARMA . MỘT mô hình với một dth Sự khác biệt để phù hợp và ARMA (p, q) người mẫu được gọi là Quy trình ARIMA của thứ tự (p, d, q).

Đề xuất: