Следящий контрольный сигнал
Материал из MachineLearning.
|
Сформулируем критерий адекватности выбора адаптивной модели. Пусть , где - данные, которые уже получены, - прогноз на момент t, полученный с помощью некоторой адаптивной модели. Интуитивно понятно, что характеризует адекватность модели: если разница между реальными данными и прогнозом мала, то использование данной модели оправдано.
Определение
- скользящий контрольный сигнал.
;
;
где , рекомендуется брать .
Гипотеза адекватности модели
Предполагая, что , сформулируем гипотезу : модель адекватна.
При - дисперсия шума. .
Критерий адекватности модели
Модель адекватана (гипотеза принимается), если скользящий контрольный сигнал .
Литература
Лукашин Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. — М.: Финансы и статистика, 2003.
Ссылки
Модель Брауна - экспоненциальное сглаживание.
Модель Хольта — учитываются линейный тренд без сезонности.
Модель Хольта-Уинтерса — учитываются мультипликативный тренд и сезонность.
Модель Тейла-Вейджа — учитываются аддитивный тренд и сезонность.