나는 최근 직장에서 월간 예측 작업을하고 Rob Hyndman의 책을 읽는 동안 내 예측 지식을 새로 고쳤지만, 어려움을 겪고있는 한 가지 장소는 지수 평활 모델과 ARIMA 모델을 사용할 때입니다. 한 방법론과 다른 방법론을 사용해야하는 경험이 있습니까?
또한 AIC를 사용하여 두 가지를 비교할 수 없으므로 RMSE, MAE 등으로 가야합니까?
현재 몇 가지를 만들고 오류 측정을 비교하고 있지만 더 나은 접근 방법이 있는지 확실하지 않았습니다.
Hyndman의 저서에서 기억 하듯이 스무딩 기술의 주요 포인트는 데이터를 스무딩하는 것입니다. 소음이나 소음의 변동성을 고려하지 않습니다. 예측에 사용될 수 있지만 요점은 아닙니다.
—
meh
@aginensky, 지수 평활은 확실히 인기 있고 효과적인 예측 기술입니다. 지수 평활 모형의 주된 용도는 예측에 지나지 않습니다.
—
Richard Hardy
사실 최근까지 지수 평활 모델 과 같은 것은 없었습니다 . 지수 평활은 예측 계산을 위한 알고리즘 일뿐 입니다.
—
Chris Haug