Моделирование с данными временных рядов в R

Question

Работая в R, я узнал, что

SES:-Простая функция экспоненциального сглаживания, которая учитывает случайные колебания данных, но не учитывает какой-либо тренд или сезонность. Затем модель Холта, которая учитывает любой тренд или случайные данные, но не сезонность.

И зимняя модель Холта учитывает все три сценария, такие как случайность, тренд и сезонность.

Таким образом, я немного запутался каждый раз, когда мы используем зимний метод Холта, он всегда будет рассчитывать все сценарии данных временных рядов, то есть случайные, трендовые и сезонные? Хотя нет случайности или тренда. Итак, какое семейство данных сглаживания я предпочитаю использовать всегда, моделируя данные временных рядов?

Пожалуйста, кто-нибудь может это объяснить?

Я надеюсь, что мои вопросы понятны. Если нет, пожалуйста, прокомментируйте меня.

Answer 1

R имеет пакет ets, который применяет экспоненциальное сглаживание с учетом тренда и сезонности данных. Но я бы предложил использовать ансамблевый метод прогнозирования для точности. Метод Ensemble использует пакет ForecastHybrid для генерации точечного прогноза, объединяющего все алгоритмы продвижения (Холт Винтер, ARIMA, Neural, STM, TBAT) сразу.