Mis vahe on SARIMA ja ARIMA vahel?

SARIMA (Hoosajaline ARIMA) laiendab ARIMA mudelit, lisades komponendid, mis arvestavad hooajalisega ajaridades.

Peamised erinevused:

• ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) modelleerib mitte-statsionaarsed ajaridades kolme parameetriga (p, d, q):

  • p — autoregressiooni järjend,
  • d — diferentseerimise (erinevuste) järjend,
  • q — liikuv keskmise järjend.

• SARIMA lisab nendele parameetritele hooajalised komponendid (P, D, Q) ja hooajalise perioodi m, et arvestada korduvaid hooajalisi mustreid:

  • P — hooajalise autoregressiooni järjend,
  • D — hooajalise diferentseerimise järjend,
  • Q — hooajalise liikuv keskmise järjend,
  • m — hooajalise perioodi pikkus (näiteks 12 kuu andmete puhul aastase hooajalisusega).

Näide: kui teil on kuuandmed aastase hooajalisusega, võimaldab SARIMA modelleerida nii trendi kui hooajalisi kõikumisi, mida ARIMA ilma hooajalise parameetrita teha ei suuda.