Minha pergunta é sobre a diferença conceitual entre Holt-Winters e ARIMA.
Pelo que entendi, Holt-Winters é um caso especial do ARIMA. Mas quando um algoritmo é preferido em relação ao outro? Talvez Holt-Winters seja incremental e, portanto, sirva como um algoritmo em linha (mais rápido)?
Ansioso por algumas dicas aqui.
Respostas:
Como Brian diz em sua resposta: não existe uma regra simples sobre qual é a melhor. Por exemplo, o Escritório de Estatísticas Nacionais do Reino Unido mudou de HW para ARIMA e escreveu um artigo sobre o assunto. Embora eles tenham optado por mudar, provavelmente foi devido ao poder do pacote de software X12 (agora X13), que é baseado em ARIMA e muito poderoso, ao invés da própria técnica.
Além disso, você deve comparar as soluções State Space (Kalman Filter), que são ainda mais gerais. Os R's
arima
, por exemplo, usam uma solução State Space sob o capô.O Holt-Winters possui três parâmetros, por isso é simples, mas eles são basicamente fatores de suavização, para que não lhe diga muito se você os conhece. O ARIMA tem mais parâmetros, e alguns deles têm algum significado intuitivo, mas ainda não lhe diz muito. O Espaço de Estado pode ser complexo, mas você também pode modelar explicitamente as coisas para obter maior poder explicativo. Na minha opinião, de qualquer maneira.
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Vi pessoas com diferentes conjuntos de dados comparar resultados de ambos os algoritmos e obter resultados diferentes. Em alguns casos, o algoritmo Holt-Winters fornece melhores resultados que o ARIMA e, em outros casos, é o contrário. Eu não acho que você encontrará uma resposta explícita sobre quando usar um sobre o outro.
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Pelo que vi, o ARIMA permite adicionar regressores independentes, enquanto Holt Winters não fornece esse luxo
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