Pronóstico de ARIMA

ARIMA, abreviatura de 'promedio móvil integrado autorregresivo', es un algoritmo de pronóstico basado en la idea de que la información en los valores pasados ​​de la serie temporal se puede usar por sí sola para predecir los valores futuros.

1. ¿Qué es el modelo de pronóstico de ARIMA??
2. Es ARIMA bueno para pronosticar?
3. Es ARIMA mejor que LSTM?
4. ¿Para qué se usa ARIMA??

¿Qué es el modelo de pronóstico de ARIMA??

Los modelos de promedio móvil integrado autorregresivo (ARIMA) predicen valores futuros basados ​​en valores pasados. ARIMA utiliza promedios móviles retrasados ​​para suavizar los datos de la serie temporal. Se utilizan ampliamente en análisis técnico para pronosticar precios de seguridad futuros.

Es ARIMA bueno para pronosticar?

Se utiliza ampliamente en el pronóstico de la demanda, como para determinar la demanda futura en la fabricación de alimentos. Esto se debe a que el modelo proporciona a los gerentes pautas confiables para tomar decisiones relacionadas con las cadenas de suministro. Los modelos ARIMA también se pueden utilizar para predecir el precio futuro de sus acciones en función de los precios pasados.

Es ARIMA mejor que LSTM?

La comparación de los modelos se realizó comparando los valores del error MAPE. Al predecir 30 días, Arima tiene aproximadamente 3.4 veces mejor que LSTM.

¿Para qué se usa ARIMA??

El modelo de promedio móvil integrado autorregresivo (ARIMA) utiliza datos de serie temporal y análisis estadístico para interpretar los datos y hacer predicciones futuras. El modelo ARIMA tiene como objetivo explicar los datos utilizando datos de series temporales sobre sus valores pasados ​​y utiliza regresión lineal para hacer predicciones.