Theta
本节说明 Theta 算法模型的使用方法。
功能概述
Theta 方法将输入时间序列转换为具有不同曲率的 Theta 线，分别进行预测后再组合预测结果。该模型适用于包含趋势的单变量时间序列，也可以在预测前对季节性数据进行分解。
Theta 支持计算预测结果的置信区间范围。
参数
| 参数 | 说明 | 必填项 |
|---|---|---|
| period | 输入时间序列每个周期包含的数据点个数。如果不设置该参数或设置为 0，将使用非季节性模型预测 | 选填 |
| decomposition_type | 季节分解类型，可选 additive（加法）或 multiplicative（乘法），默认值为 multiplicative | 选填 |
当季节变化保持相对稳定时，可以使用 additive；当季节变化随时间序列水平成比例变化时，可以使用 multiplicative。乘法分解要求输入数据为正数。
输入数据只能包含有限数值。非季节性预测至少需要两个输入值；当 period 大于 0 时，输入数据至少需要包含两个完整周期。
示例及结果
针对 i32 列进行数据预测，输入列 i32 每 12 个点是一个周期，季节性采用乘法分解。
FORECAST(i32, "algo=theta,period=12,decomposition_type=multiplicative")
完整的调用 SQL 语句如下：
SELECT _frowts, FORECAST(i32, "algo=theta,period=12,decomposition_type=multiplicative") from foo
{
"rows": rows, // 返回结果的行数
"period": period, // 返回结果的周期性，同输入
"algo": "theta", // 返回结果使用的算法
"mse": mse, // 拟合输入时间序列生成模型的均方误差 (MSE)
"res": res // 列模式的预测结果及置信区间
}
