时间序列模型之指数模型(Holt-Winters Model)

今天学习了一下时间序列模型中的指数平滑模型。
时间序列数据的常用模型包括:Holt-Winters Model以及著名的Arima Model。
时间序列模型一般包含3种components:

  1. Trend Component
  2. Seasonal Component
  3. Irregular Component
    分别用来捕捉趋势、季节项和随记误差项。
    进而可以想到两种对各种成分的组合方式,分别是相加模型和相乘模型,也就是对这三种成分以相加or相乘的方式组合起来,形成最终的模型。

以下链接就是对Holt Winters Model的一个说明,并且附有R in action上的代码。公式是以相加模型进行说明的,不过代码是可以实现任何一种模型的,包括相加和相乘的混合模型。
Hold-Winters Model

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