Séries temporelles

La catégorie séries chronologiques comprend un certain nombre de périodiques (en termes d'intervalle de temps de données, tels que mensuels), de traçage unidimensionnel de séries chronologiques et d'outils de prévision.

Outil ARIMA: L'outil ARIMA estime un modèle de prévision de séries chronologiques univariée à l'aide d'une méthode de moyenne mobile intégrée (ou ARIMA) autorégressee.

Outil ETS: L'outil ETS évalue un modèle de prévision univariée de la série chronologique à l'aide d'une méthode de lissage exponentiel.

Outil Comparaison ST: L'outil TS compare compare un ou plusieurs modèles de séries chronologiques univariés créés avec les macros ETS ou ARIMA.

Outil Prévision à covariables ST: L'outil de prévision covariable de TS fournit des prévisions à partir d'un modèle ARIMA estimé à l'aide de covariables pour un nombre spécifié par l'utilisateur de périodes futures.

Outil Remplissage ST: L'outil de remplissage de série de temps prend un flux de données des données de série de temps et remplit toutes les lacunes dans la série.

Outil Prévision ST: L'outil de prévision TS fournit des prévisions à partir d'un modèle ARIMA ou ETS pour un nombre spécifié par l'utilisateur de périodes futures.

Outil Usine de prévisions ST: L'outil TS Forecast Factory fournit des prévisions à partir de groupes de modèles ARIMA ou ETS pour un nombre spécifié par l'utilisateur de périodes futures.

Outil Usine de modèles ST: L'outil usine du modèle TS estime les modèles de prévision de séries chronologiques pour plusieurs groupes à la fois à l'aide de la méthode d'régression moyenne mobile (ARIMA) ou de la méthode de lissage exponentiel (ETS).

Outil Diagramme ST: L'outil de traçage TS fournit un certain nombre de placettes de séries chronologiques différentes qui sont utiles à la fois pour mieux comprendre les données des séries chronologiques et pour déterminer comment procéder à l'élaboration d'un modèle de prévision.