Напишем код, чтобы решить простую задачу: оценить множественную линейную регрессию в Python. Данные импортируются из Excel. Будем для примера оценивать модель y=const+b1*x1+b2*x2+b3*x3+b4*x4+b7*x7+u, используя данные из файла filename.xlsx. Зависимой переменной является у, независимыми переменными выступают x1, x2, x3, x4, x7. В модели есть константа const. Случайная ошибка в самой модели у нас обозначается как u. Поехали: import pandas as pd df = pd.read_excel(r'C:\...\filename.xlsx') #читаем данные из excel. Здесь предполагается, что в файле единственная вкладка. Если она не единственная, можно...

#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...