时间序列中常用的7种统计学预测方法

Question

如题所述

Answer 1

探索时间序列预测的七种统计学神器

在数据科学的海洋中，时间序列预测是关键的一环。本文将带你领略七种常见的统计学方法，用以精准预测未来的趋势。让我们一起深入理解这些工具，从简单到复杂，从朴素到精细，逐步提升预测的准确性。

1. 朴素法

最基础的预测方式是朴素法，y(t+1) = y(t)，它简单地依赖于过去数据的最后一个值来估算未来。

2. 简单平均

进阶一步，我们有简单平均，通过历史所有值的平均值作为预测值，y_hat_avg = test.copy() y_hat_avg['avg_forecast'] = train['Count'].mean()，为预测赋予稳健的基准。

3. 滑动窗口平均

窗口策略让我们聚焦于近期行为，y_hat_avg = test.copy() y_hat_avg['moving_avg_forecast'] = train['Count'].rolling(60).mean().iloc[-1]，捕捉到短期波动的节奏。

4. 加权滑动平均

更进一步，加权滑动平均赋予近似值更大的权重，权重可按时间调整，确保预测更贴近现实动态。

5. 简单指数平均

指数衰减赋予了时间序列预测更动态的特性，smoothing_level=0.6 参数控制衰减程度，SimpleExpSmoothing 就能呈现趋势的微妙变化。

6. Holt's线性趋势方法

利用Holt's线性趋势，我们考虑了序列的上升或下降趋势，sm.tsa.seasonal_decompose 分析并adfuller 检验数据的平稳性，为趋势分析提供强有力支持。

7. Holt-Winters 方法

最后，Holt-Winters方法引入了周期性变化的考量，seasonal_periods=7 表明周期长度，trend='add', seasonal='add' 描述趋势和季节性，为复杂数据提供了全面的解决方案。

通过这些统计学预测手段，我们可以挖掘时间序列数据的内在规律，为决策提供有力依据。现在，是时候在实践中探索这些方法，看看它们如何在你的数据中绽放预测的魔法了。