Una vista general del conjunto de herramientas de previsión de serie temporal

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. Hay disponibles varios modelos de predicción de serie temporal, incluidos el ajuste a la curva sencillo, el suavizado exponencial y un método basado en bosque.

Herramienta	Descripción
Previsión de ajuste de curva	Predice los valores de cada ubicación de un cubo de espacio-tiempo utilizando un ajuste a la curva.
Evaluar previsiones por ubicación	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.
Previsión de suavizado exponencial	Predice los valores de cada ubicación de un cubo de espacio-tiempo utilizando el método de suavizado exponencial Holt-Winters al descomponer las series temporales de cada cubo de ubicación en componentes estacionales y de tendencia.
Previsión basada en bosque	Predice los valores 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