Построение модели временного ряда ARIMA в программе Statistica
Новая модель прогнозирования временных рядов
В сфере моделирования временных рядов ARIMA-модели сейчас являются самыми популярными. Однако, поскольку для очень многих компаний приоритетной является работа с данными, обладающими временной структурой, в мире активно появляются все новые методы и модели.
Одна из таких – модель Orbit, разработанная в компании Uber. Модель относится к моделям экспоненциального сглаживания и выпущена в виде Python-библиотеки для открытого использования...
Регрессия и прогнозирование ARIMA в statsmodels
#arima #прогнозирование #анализ данных #регрессия #python Временной ряд состоит из множества входных параметров (одним из которых является время) и одного выходного параметра, зависящего от входных. Наша задача – найти эту зависимость. Прямым и наивным подходом в данной ситуации будет линейная регрессия вида а1х1 + а2х2 + … + anxn. Главной проблемой при таком подходе является автокорреляция временного ряда – зависимость показателей временного ряда от предыдущих значений. Это в итоге приводит к...