SARIMA ile ARIMA arasındaki fark nedir?

SARIMA (Mevsimsel ARIMA), zaman serilerinde mevsimselliği dikkate almak için bileşenler ekleyerek ARIMA modelini genişletir.

Ana farklar:

• ARIMA (OtoRegresif Entegre Hareketli Ortalama), üç parametre (p, d, q) kullanarak durağan olmayan zaman serilerini modelleyen bir modeldir:

  • p — otoregresif düzen,
  • d — entegrasyon (fark alma) düzeni,
  • q — hareketli ortalama düzeni.

• SARIMA, bu parametrelere mevsimsel bileşenler (P, D, Q) ve mevsimsel dönem m ekler, böylece tekrar eden mevsimsel desenleri dikkate alır:

  • P — mevsimsel otoregresif düzen,
  • D — mevsimsel entegrasyon düzeni,
  • Q — mevsimsel hareketli ortalama düzeni,
  • m — mevsimsel periyodun uzunluğu (örneğin, aylık veriler için 12, yıllık mevsimsellik ile).

Örnek: Yıllık mevsimselliğe sahip aylık verileriniz varsa, SARIMA hem trendi hem de mevsimsel dalgalanmaları modelleyebilir, bu da mevsimsel parametreler olmadan ARIMA'nın yapamayacağı bir şeydir.