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...

В каждой сфере экономики существуют явления, изменение которых со временем имеет важное значение для анализа и понимания. Цены, экономические условия и разные производственные процессы изменяются, и совокупность этих показателей на протяжении определенного времени формирует временной ряд. Например, временные ряды могут включать ежедневные наблюдения за ценами на акции, месячные показатели инфляции или квартальные данные о валовом национальном продукте. Однако применение временных рядов не ограничивается только экономическими аспектами...