Если у меня есть данные временных рядов, и я хочу провести анализ временных рядов, то какую модель мне выбрать, ETS или ARIMA?
Я искал несколько ответов. Один из них сказал, что я должен внедрить ETS и ARIMA, а затем использовать тестовые данные для проверки точности, такие как MAS, MSE.
Однако мой вопрос заключается в том, что если я реализую модель ARIMA, то я должен разместить Сначала необработанные данные, потому что ARIMA требует стационарных данных, но ETS не требует стационарных.
В этом случае правильно ли делать прогноз в следующих шагах?
- подмножество необработанных данных в тренировочные данные и тестовые данные.
- тренировочные данные%>% ETS-модель, получите fc1
- , разместите тренировочные данные, получите training_stationary
- training_stationary%>% ARIMA модель, получите fc2
- сравните точность fc1 и fc2
Мой вопрос заключается в том, что если я сделаю вышеуказанные шаги. Я использую разные данные для другой модели, а не те же данные для другой модели, потому что я внедряю модель ETS с использованием данных обучения и внедряю ARIMA с использованием данных training_stationary.
Не думаю, что это правильно для прогноза временных рядов