TBATS è un modello di serie temporali utile per la gestione di dati con più modelli stagionali. TBATS è l'acronimo delle caratteristiche principali del modello: T: stagionalità trigonometrica B: trasformazione Box-Cox A: errori ARIMA T: Trend S: componenti stagionali.
Il primo passo per adattare un modello TBATS consiste nell'applicare una trasformazione Box-Cox ai dati. Si tratta di un modo flessibile per selezionare e applicare una trasformazione di potenza a una serie per ottenere una forma facile da modellare. Un parametro λλ viene selezionato un valore compreso tra −5 e 5 in modo che la trasformazione
produrrà dati che seguano il più fedelmente possibile una curva di distribuzione normale.
Il modello viene quindi adattato utilizzando una combinazione di ARMA (vedi Advanced: ARIMA), livellamento esponenziale (vedi Advanced: ETS) e modelli stagionali multipli. Quale dei componenti da includere viene selezionato in base a Criterio informativo di Akaike (AIC) che privilegia un modello più semplice rispetto a uno più complicato, dando priorità anche a ciò che si adatta meglio ai dati.
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