Time Series 简明教程

2017年，Facebook开源了Prophet模型，该模型能够对具有日、周、年等多强季度的时序进行建模，以及对趋势建模。它具有直观的参数，非专业级的数据科学家可以对其进行调整，以获得更好的预测。它的核心是一个加法回归模型，可以检测时序的变化点。

Prophet将时序分解为趋势分量$g_{t}$，季节分量$S_{t}$和节假日分量$h_{t}$。

$y_{t}=g_{t}s_{t}+h_{t}\epsilon_{t}$

其中，$\epsilon_{t}$ 是误差项。

类似的时间序列预测包（例如因果影响和异常检测）分别由谷歌和推特在 R 中引入。