Las herramientas en el conjunto de herramientas de previsión de serie temporal permiten prever y estimar futuros valores de un cubo de espacio-tiempo además de evaluar y comparar diferentes modelos de previsión en cada ubicación en un cubo de espacio-tiempo. Pueden estar disponibles varios modelos de previsión de serie temporal, incluyendo ajuste simple a la curva, suavizado exponencial y un método basado en bosque.
| Herramienta | Description |
|---|---|
Pronostica los valores futuros de cada ubicación del cubo de espacio-tiempo mediante el uso del ajuste de curva. | |
Selecciona el resultado más preciso de varios resultados de predicción para cada ubicación de un cubo de espacio-tiempo. Le permite utilizar varias herramientas del conjunto de herramientas Predicción de serie temporal con los mismos datos de series temporales y seleccionar la mejor predicción para cada ubicación. | |
Pronostica los valores futuros de cada ubicación de un cubo de espacio-tiempo por el método de suavizado exponencial Holt-Winters mediante la descomposición de la serie temporal de cada cubo de ubicación en componentes estacionales y de tendencia. | |
Predice los valores futuros de cada ubicación de un cubo de espacio-tiempo utilizando una adaptación del algoritmo de bosque aleatorio de Leo Breiman. El modelo de regresión de bosque se entrena usando ventanas de tiempo en cada ubicación del cubo de espacio-tiempo. |
Recursos adicionales
https://www.esriurl.com/spatialstats contiene una lista de recursos para ayudarle a usar las herramientas de estadísticas espaciales, incluyendo las siguientes:
- Tutoriales
- Vídeos
- Seminarios web gratuitos
- Libros, artículos y notas del producto
- Scripts de muestra, casos de estudio y Lecciones aprendidas