Holt-WintersまたはARIMAを使用しますか？

私の質問は、Holt-WintersとARIMAの概念的な違いについてです。

私が理解している限りでは、Holt-WintersはARIMAの特殊なケースです。しかし、あるアルゴリズムが他のアルゴリズムよりも優先されるのはいつですか？おそらくHolt-Wintersはインクリメンタルであるため、インライン（高速）アルゴリズムとして機能しますか？

ここでいくつかの洞察を楽しみにしています。

ブライアンが彼の答えで言うように、どちらがより良いかについて単純なルールはありません。たとえば、英国の国家統計局はHWからARIMAに切り替えて論文を書きましたが、切り替えを選択したのは、おそらくARIMAベースで非常に優れたX12（現在はX13）ソフトウェアパッケージの能力によるものでした。テクニックそのものではなく、強力です。

また、より一般的な状態空間（カルマンフィルター）ソリューションを比較する必要があります。arimaたとえば、R は内部でState Spaceソリューションを使用します。

Holt-Wintersには3つのパラメーターがあるため、単純ですが、それらは基本的に平滑化係数であるため、知っていてもあまりわかりません。ARIMAにはより多くのパラメーターがあり、それらのいくつかはいくつかの直感的な意味を持っていますが、それでもまだあまりわかりません。状態空間は複雑になる場合がありますが、説明力を高めるために物事を明示的にモデル化することもできます。私の意見では、とにかく。

異なるデータセットを持つ人々が両方のアルゴリズムの結果を比較して、異なる結果を得るのを見てきました。Holt-WintersアルゴリズムがARIMAよりも良い結果をもたらす場合もあれば、その逆の場合もあります。どちらを使用するかについて明確な答えが見つかるとは思いません。

私が見てきたことから、ARIMAでは独立したリグレッサを追加できますが、Holt Wintersではそのような贅沢はありません