Видео: Построим на нашем занятии модель временного ряда ARIMA(p,k,q). Обоснуем выбор спецификации уравнения. Произведём прогноз для модели и реализуем проверку качества. Для построения модели авторегрессии–скользящего среднего ARMA(p,d,q) воспользуемся пакетом STATISTICA. Строим график временного ряда: Далее задаём переменную: Получаем график временного ряда: Обратим внимание, для данного временного ряда характерны сезонные колебания c частотой 4. В пакете STATISTICA используем раздел: Дополнительные (Advanced Models)/модели ® Прогноз/серия времени (Time Series/Forecasting)...

Анализ временных рядов стал одним из ключевых направлений в науке о данных. От прогнозов погоды до анализа финансовых рынков — способность работать с данными, зависящими от времени, имеет огромное значение. Однако недавние разработки, представленные в блоге Google Research, показывают, что традиционный подход к анализу временных рядов можно значительно улучшить с помощью мульти-модальных моделей. Временные ряды — это данные, упорядоченные во времени, например, ежедневная температура, биржевые котировки или показатели датчиков IoT...