Источник: Nuances of Programming Введение В этой статье я расскажу вам о методе максимального правдоподобия для оценки параметров и приведу простой пример, чтобы наглядно продемонстрировать этот принцип. Для полного понимания материала вам потребуется знание фундаментальных концепций вероятности, таких как совместная вероятность и независимость событий. Что такое параметры? В машинном обучении часто используется модель для описания процесса, в результате чего мы получаем данные и наблюдаем за ними...

Предварительный анализ в первой части: Видео: Переходим к построению временного ряда ARIMA. Предположим следующие параметры ARIMA: p=2, q=0, d=0. Построим временной ряд с заданными параметрами и добавлением компенсирующих импульсов d1 и d2. Заполняем диалоговое окно. Зависимая переменная: Pokazy. Независимая переменная: d1. Параметры модели: p=2, q=0, d=0. Выбираем точечный метод максимального правдоподобия. Получим: Модуль корней авторегрессии составляет 1,2048, что больше единицы, следовательно ряд авторегрессии является стационарным...