Прогнозирование временных рядов — полезный метод науки о данных, который можно применять в самых разных отраслях и областях. Вот руководство по началу работы с основными концепциями, лежащими в его основе. Прогнозирование временных рядов — это задача прогнозирования будущих значений на основе исторических данных. Примеры из разных отраслей включают прогнозирование погоды, объемов продаж и цен на акции. Совсем недавно он был применен для прогнозирования ценовых тенденций для криптовалют, таких как биткойн и эфириум...

При сглаживании временного ряда 11-членной скользящей средней (11-МА) теряется по 5 уровней с каждого конца временного ряда. Объяснение: Скользящая средняя рассчитывается как среднее значение некоторого количества последовательных точек временного ряда. В случае 11-членной скользящей средней для расчета значения в каждой точке используются 11 соседних точек: текущая точка, 5 точек до нее и 5 точек после нее. Для первых 5 точек временного ряда невозможно рассчитать 11-членную скользящую среднюю, потому что не хватает 5 точек до них. Аналогично, для последних 5 точек временного ряда невозможно рассчитать 11-членную скользящую среднюю, потому что не хватает 5 точек после них...