Какие существуют методы сглаживания временного ряда данных?

Некоторые методы сглаживания временного ряда данных:

• Обратное скользящее среднее. pro.arcgis.com Вычисляет сглаживание для значения, используя среднее самого значения и всех предшествующих ему в пределах временного окна. pro.arcgis.com
• Прямое скользящее среднее. pro.arcgis.com Аналогично обратному, но сглаживание вычисляется с использованием среднего самого значения и всех последующих значений в пределах временного окна. pro.arcgis.com
• Центрированное скользящее среднее. pro.arcgis.com Сглаживает каждое значение, используя среднее в пределах временного окна, при этом само значение находится в центре временного окна. pro.arcgis.com
• Регрессия с адаптивной шириной полосы. pro.arcgis.com Сглаживает значения с использованием центрированного временного окна и подгонки модели линейной регрессии для данных в нескольких временных окнах. pro.arcgis.com Длина временного окна меняется для каждого значения, этот метод подходит для моделирования данных со сложными трендами. pro.arcgis.com
• Экспоненциальное сглаживание. www.geeksforgeeks.org k-tree.ru Вычисляет значения сглаженного ряда путём обновления значений, рассчитанных на предыдущем шаге, используя информацию с текущего шага. www.fsight.ru Информация с предыдущего и текущего шагов берётся с разными весами, которыми можно управлять. www.fsight.ru