时间序列平滑模型

这是一个关于时间序列平滑模型的思维导图，讲述了时间序列平滑模型的相关故事，如果你对时间序列平滑模型的故事感兴趣，欢迎对该思维导图收藏和点赞~

时间序列平滑模型

• 概述
  • 时间序列平滑模型是一种常用于分析和预测时间序列数据的统计模型
  • 它通过对时间序列中的噪声进行平滑处理，以提取出趋势和季节性等特征
• 简单移动平均模型（SMA）
  • 概述
    • 简单移动平均模型是一种时间序列平滑模型的最基础形式
    • 它通过在一定时间窗口内计算观测值的平均值来平滑数据
  • 示例
    • 过去5天的销售数据采用简单移动平均模型进行平滑处理
    • 结果显示每天的销售量相对较为稳定，去除了短期波动
• 加权移动平均模型（WMA）
  • 概述
    • 加权移动平均模型是对简单移动平均模型的改进
    • 它对不同观测值赋予不同的权重，根据观测值的重要性进行平滑处理
  • 示例
    • 一个产品的销售数据采用加权移动平均模型进行平滑处理
    • 根据历史销售记录，最近的数据权重较高，之前的数据权重逐渐减小
• 指数平滑模型（ESM）
  • 概述
    • 指数平滑模型是一种基于指数加权平均的时间序列平滑模型
    • 它根据最新观测值和前一时刻的平滑值，以及平滑系数来计算平滑值
  • 示例
    • 一个股票价格的时间序列数据采用指数平滑模型进行平滑处理
    • 较大的平滑系数会使平滑值更快地跟随最新观测值的变化
• 季节性平滑模型
  • 概述
    • 季节性平滑模型是一种用于处理具有明显季节性变化的时间序列数据的模型
    • 它结合了移动平均模型和指数平滑模型的思想，同时平滑趋势和季节性
  • 示例
    • 一组每月销售额度数据采用季节性平滑模型进行平滑处理
    • 通过预测季节性变化，可以更准确地预测未来销售额度的趋势