Modèles TBATS

Prévision en R

Rob J. Hyndman

Professor of Statistics at Monash University

Modèle TBATS

  • Termes trigonométriques pour la saisonnalité

  • Transformations de Box-Cox pour l'hétérogénéité

  • Erreurs ARMA pour la dynamique à court terme

  • Tendance (possiblement amortie)

  • Saisonniers (y compris périodes multiples et non entières)

Prévision en R

Données sur l'essence aux É.-U.

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

Capture d'écran 2017-05-02 15.32.43.png

Prévision en R

Données du centre d'appels

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

Capture d'écran 2017-05-02 15.35.20.png

Prévision en R

Modèle TBATS

  • Termes Trigonométriques pour la saisonnalité
  • Transformations Box-Cox pour l'hétérogénéité
  • Erreurs ARMA pour la dynamique à court terme
  • Tendance (possiblement amortie)
  • Saisonnier (y compris périodes multiples et non entières)
  • Gère la saisonnalité non entière, périodes saisonnières multiples
  • Entièrement automatisé
  • Intervalles de prévision souvent trop larges
  • Très lent sur les longues séries
Prévision en R

Passons à la pratique !

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