Algoritmo Modello autoregressivo integrato a media mobile (ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average)

Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) è un algoritmo statistico locale frequentemente utilizzato per una serie di previsioni. ARIMA consente di acquisire strutture temporali standard (organizzazioni modellate del tempo) nel set di dati di input. L'algoritmo Amazon Forecast ARIMA chiama ilfunzione ArimanellaPackage 'forecast'della Comprehensive R Archive Network (CRAN).

Funzionamento di ARIMA

L'algoritmo ARIMA è molto utile per i set di dati che possono essere mappati su serie temporali stazionarie. Le proprietà statistiche di serie temporali stazionarie, ad esempio autocorrelazioni, sono indipendenti dal tempo. I set di dati con serie temporali stazionarie in genere contengono una combinazione di segnale e rumori. Il segnale potrebbe esibire un modello di oscillazione sinusoidale o avere una componente stagionale. ARIMA funziona come un filtro per separare il segnale dal rumore e quindi estrapolare il segnale in futuro per fare previsioni.

Iperparametri e ottimizzazione ARIMA

Per informazioni su Iperparametri e ottimizzazione ARIMA, consulta la documentazione della funzione Arima NEL Pacchetto “previsione” di CRAN.

Amazon Forecast converteDataFrequencyparametro specificato nelCreateDatasetoperazione alfrequencyparametro del Rtsfunzione utilizzando la seguente tabella:

DataFrequency (stringa)	R ts frequency (intero)
Y	1
M	12
W	52
D	7
H	24
30 min.	2
15 min.	4
10 min	6
5 min	12
1 minuto	60

Per frequenze inferiori a 24 o serie temporali brevi, gli iperparametri vengono impostati utilizzando la funzione auto.arima della Package 'forecast' di CRAN. Per frequenze maggiori o uguali a 24 e serie temporali lunghe, utilizziamo una serie di Fourier con K = 4, come descritto qui, Forecasting with long seasonal periods.

Le frequenze dati supportate che non sono nella tabella hanno una frequenza ts di default di 1.