TBATS-modellen

Voorspellen in R

Rob J. Hyndman

Professor of Statistics at Monash University

TBATS-model

  • Goniometrische termen voor seizoenspatronen

  • Box-Cox-transformaties voor heterogeniteit

  • ARMA-fouten voor kortetermijndynamiek

  • Trend (eventueel gedempt)

  • Seizoenscomponent (incl. meerdere en niet-gehele perioden)

Voorspellen in R

Benzinedata VS

gasoline %>% tbats() %>% forecast() %>%
  autoplot() +
  xlab("Year") + ylab("thousand barrels per day")

Screenshot 2017-05-02 15.32.43.png

Voorspellen in R

Callcenterdataset

calls %>% window(start = 20) %>%
  tbats() %>% forecast() %>%
  autoplot() + xlab("Weeks") + ylab("Calls")

Screenshot 2017-05-02 15.35.20.png

Voorspellen in R

TBATS-model

  • Trigonometriche termen voor seizoenspatronen
  • Box-Cox-transformaties voor heterogeniteit
  • ARMA-fouten voor kortetermijndynamiek
  • Trend (eventueel gedempt)
  • Seizoenscomponent (incl. meerdere en niet-gehele perioden)
  • Werkt met niet-gehele seizoenen, meerdere seizoensperioden
  • Volledig geautomatiseerd
  • Voorspelintervallen vaak te breed
  • Zeer traag bij lange reeksen
Voorspellen in R

Laten we oefenen!

Voorspellen in R

Preparing Video For Download...