Kuo skiriasi SARIMA nuo ARIMA?

SARIMA (Sezoninis ARIMA) išplečia ARIMA modelį, pridėdamas komponentus, kurie atsižvelgia į sezoninius svyravimus laiko eilutėse.

Pagrindiniai skirtumai:

• ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) modeliuoja nestacionarias laiko eilutes naudodamas tris parametrus (p, d, q):

  • p — autoregresijos tvarka,
  • d — diferenciacijos (skirtumų) tvarka,
  • q — slankiojo vidurkio tvarka.

• SARIMA pridės prie šių parametrų sezoninius komponentus (P, D, Q) ir sezoninį periodą m, kad atsižvelgtų į pasikartojančius sezoninius modelius:

  • P — sezoninė autoregresijos tvarka,
  • D — sezoninė diferenciacijos tvarka,
  • Q — sezoninė slankiojo vidurkio tvarka,
  • m — sezoninio periodo ilgis (pavyzdžiui, 12 mėnesių duomenims su metine sezonine).

Pavyzdys: jei turite mėnesinius duomenis su metine sezonine, SARIMA leis modeliuoti tiek tendenciją, tiek sezoninius svyravimus, ko ARIMA be sezoninių parametrų padaryti negali.