Рассмотрим способ разложения временного ряда на трендовую, сезонную и остаточную составляющие. Под трендом понимаем общую закономерность ряда (изменение среднего значения со временем), под сезонностью — повторяющуюся закономерность в определенных периодах (чтобы говорить о сезонности, в датасете должно быть несколько периодов). Для демонстрации загрузим набор данных о статистике пассажирских перелетов с 1949 по 1960 из библиотеки pmdarima: Разложение на перечисленные выше составляющие можно произвести с помощью функции seasonal_decompose из модуля statsmodels...

История повторяется, но не буквально. Мы часто замечаем похожие сюжеты: Однако наш мозг склонен находить закономерности даже в случайностях. Чтобы избежать этой иллюзии «знакомых сюжетов», нужен объективный способ оценки. Интервальный анализ с контролируемым сдвигом (ИА-Δ) — это не про «вечные циклы истории», а про точный инструмент. Представьте линейку, которая проверяет, совпадают ли два исторических процесса после одинакового временного сдвига. Как это работает и зачем нужно: Ниже — подробнее о принципах метода и его месте среди подходов к изучению прошлого...