Прогнозирование временных рядов — полезный метод науки о данных, который можно применять в самых разных отраслях и областях. Вот руководство по началу работы с основными концепциями, лежащими в его основе. Прогнозирование временных рядов — это задача прогнозирования будущих значений на основе исторических данных. Примеры из разных отраслей включают прогнозирование погоды, объемов продаж и цен на акции. Совсем недавно он был применен для прогнозирования ценовых тенденций для криптовалют, таких как биткойн и эфириум...

Тест ADF (расширенный тест Дики – Фуллера) – проверка Статистической значимости (Statistical Significance), которая демонстрирует результаты проверки Нулевой гипотезы (Null Hypothesis) и Альтернативной (Alternative Hypothesis). В результате мы получим P-значение (P Value), из которого можно сделать вывод о Стационарности (Stationarity) Временного ряда (Time Series). Был предложен в 1979 году Дэвидом Дики и Уэйном Фуллером. Когда мы создаем прогнозирующую Модель (Model) для временных рядов, нам требуются...