Las herramientas del conjunto de herramientas Predicción de serie temporal permiten prever y estimar futuros valores en ubicaciones de un cubo de espacio-tiempo además de evaluar y comparar modelos de predicción para cada ubicación. 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 |
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Predice los valores de cada ubicación de un cubo de espacio-tiempo utilizando un ajuste a la curva. | |
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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. | |
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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. | |
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
La página Recursos de estadística espacial en https://www.esriurl.com/spatialstats contiene una variedad de recursos para ayudarle a utilizar las herramientas de Estadística espacial y Minería de patrones en espacio-tiempo, incluidas las siguientes:
- Tutoriales prácticos y lecciones de Learn
- Vídeos y presentaciones de talleres
- Formación y seminarios web
- Vínculos a libros, artículos y documentos técnicos
- Secuencias de comandos de muestra y estudios de caso