Arima Prognose

Arima, kurz für 'autoregressive integrierte gleitende Durchschnitt', ist ein Prognosealgorithmus, der auf der Idee basiert, dass die Informationen in den vergangenen Werten der Zeitreihe allein zur Vorhersage der zukünftigen Werte verwendet werden können.

1. Was ist das Arima -Prognosemodell?
2. Ist Arima gut für die Vorhersage gut?
3. Ist Arima besser als LSTM?
4. Wofür wird Arima verwendet??

Was ist das Arima -Prognosemodell?

ARIMA -Modelle (Autoregressive integrierte Bewegung durchschnittlich) prognostizieren zukünftige Werte basierend auf früheren Werten. Arima nutzt verzögerte Umzugs -Durchschnittswerte, um Zeitreihendaten zu glätten. Sie werden in der technischen Analyse häufig verwendet, um zukünftige Sicherheitspreise zu prognostizieren.

Ist Arima gut für die Vorhersage gut?

Es wird in der Nachfrageprognose weit verbreitet, beispielsweise bei der Bestimmung der zukünftigen Nachfrage in der Lebensmittelherstellung. Dies liegt daran. ARIMA -Modelle können auch verwendet werden, um den zukünftigen Preis Ihrer Aktien auf der Grundlage der vergangenen Preise vorherzusagen.

Ist Arima besser als LSTM?

Der Vergleich der Modelle wurde durch Vergleich der Werte des Mape -Fehlers durchgeführt. Bei der Vorhersage von 30 Tagen ist Arima ungefähr 3.4 -mal besser als LSTM.

Wofür wird Arima verwendet??

Das ARIMA-Modell (Autoregressive Integrated Moving Average) verwendet Zeitreihendaten und statistische Analysen, um die Daten zu interpretieren und zukünftige Vorhersagen zu treffen. Das ARIMA -Modell zielt darauf ab, Daten durch die Verwendung von Zeitreihendaten zu seinen früheren Werten zu erklären, und verwendet eine lineare Regression, um Vorhersagen zu treffen.