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整合移動平均自回歸模型 (ARIMA) 演算法
整合移動自回歸模型 (ARIMAPackage 'forecast'的 中呼叫 Arima 函數
ARIMA 的運作方式
ARIMA 演算法特別適用於可對應到固定時間序列的資料集。固定的時間序列的統計屬性，例如自回歸模型，與時間無關。資料集的固定時間序列通常由信號和雜訊組成。信號有可能呈現正弦振盪模式或具有季節性成分。ARIMA 的作用類似於過濾器，可將信號與雜訊分離，然後推導未來的信號以進行預測。
ARIMA 的超參數和調校
如需有關 ARIMA 超參數和調校的資訊，請參閱 CRANArima函數文件。
Amazon Forecast 會使用下表，將 CreateDataset操作中指定的DataFrequency參數轉換為 R tsfrequency參數：
| DataFrequency (字串) | R ts frequency (整數) |
|---|---|
| Y | 1 |
| M | 12 |
| W | 52 |
| D | 7 |
| H | 24 |
| 30min | 2 |
| 15min | 4 |
| 10min | 6 |
| 5min | 12 |
| 1min | 60 |
對於小於 24 或短時間序列的頻率，超參數是使用 CRANPackage 'forecast' 的 auto.arima函數設定。對於大於或等於 24 的頻率和長時間序列，我們使用 Fourier 序列與 K = 4，如這裡所述，以長季節期間預測
不在資料表中的支援資料頻率預設為 1 的 ts 頻率。
