TBATSモデル

Rで学ぶ予測入門

Rob J. Hyndman

Professor of Statistics at Monash University

TBATSモデル

  • 季節性の三角関数項

  • 不均一性へのBox-Cox変換

  • 短期ダイナミクス向けARMA誤差

  • トレンド（減衰あり可）

  • 季節（複数・非整数周期を含む）

Rで学ぶ予測入門

米国ガソリンデータ

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

スクリーンショット 2017-05-02 15.32.43.png

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コールセンターデータ

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

スクリーンショット 2017-05-02 15.35.20.png

Rで学ぶ予測入門

TBATSモデル

  • 季節性の三角関数項
  • 不均一性へのBox-Cox変換
  • 短期ダイナミクス向けARMA誤差
  • トレンド（減衰あり可）
  • 季節（複数・非整数周期を含む）
  • 非整数季節性・複数季節を処理
  • 完全自動化
  • 予測区間が広くなりがち
  • 長系列では非常に遅い
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練習しましょう！

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