Статья подготовлена для студентов курса «Machine learning» в образовательном проекте OTUS. В июне 2019 года компания Amazon выложила в открытый доступ замечательный инструмент — GluonTS, позволяющий максимально быстро и эффективно строить, оценивать и использовать модели временных рядов, основанные на глубоком обучении и вероятностном подходе. До этого момента одним из самых известных релизов открытой библиотеки для работы с временными рядами был Facebook Prophet, выпущенный в феврале 2017 года...

Видео: Построим на нашем занятии модель временного ряда ARIMA(p,k,q). Обоснуем выбор спецификации уравнения. Произведём прогноз для модели и реализуем проверку качества. Для построения модели авторегрессии–скользящего среднего ARMA(p,d,q) воспользуемся пакетом STATISTICA. Строим график временного ряда: Далее задаём переменную: Получаем график временного ряда: Обратим внимание, для данного временного ряда характерны сезонные колебания c частотой 4. В пакете STATISTICA используем раздел: Дополнительные (Advanced Models)/модели ® Прогноз/серия времени (Time Series/Forecasting)...