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...

Статья подготовлена для студентов курса «Математика для Data Science» в образовательном проекте OTUS. Мы уже подробно останавливались на том, что такое фрактальная размерность. Сегодня поговорим о корреляционной размерности. Обратим внимание на корреляционную размерность, как на основу прогнозирования временного ряда. Наличие корреляционной зависимости для временного ряда является первым шагом для того, чтобы попытаться спрогнозировать поведения ряда. Понятия корреляции Корреляция подразумевает, что существует связь между значениями...