TBATS 模型

R 中的预测

Rob J. Hyndman

Professor of Statistics at Monash University

TBATS 模型

使用三角项建模季节性
通过 Box-Cox 变换处理异方差
用 ARMA 误差刻画短期动态
趋势（可阻尼）
季节性（可含多重与非整数周期）

美国汽油数据

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

截图 2017-05-02 15.32.43.png

呼叫中心数据

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

截图 2017-05-02 15.35.20.png

TBATS 模型

用三角项建模季节性
用 Box-Cox 变换处理异方差
用 ARMA 误差描述短期动态
趋势（可阻尼）
季节性（含多重与非整数周期）

处理非整数和多重季节性
全自动
预测区间常偏宽
长序列上很慢

Passons à la pratique !

R 中的预测

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