Публикации по теме 'time-series-analysis'


Практическое руководство по моделям ARIMA с использованием PyCaret — Часть 4
Сочетание терминов «Тренд» и «Разница» 📚 Введение В предыдущих статьях этой серии мы по отдельности видели влияние условий тренда и разности на выходные данные модели ARIMA. В этой статье мы рассмотрим комбинированный эффект этих двух терминов и то, как они моделируются. 📖 Предлагаемые предыдущие чтения Предыдущие статьи из этой серии можно найти ниже. Я бы порекомендовал читателям сначала ознакомиться с ними, прежде чем продолжать читать эту статью. Эта статья основана на..
Определение модели скользящего среднего для прогнозирования временных рядов в Python
Изучите модель скользящей средней и узнайте, как мы можем использовать график ACF, чтобы определить правильную модель MA (q) для нашего временного ряда. Одной из основополагающих моделей для прогнозирования временных рядов является модель скользящего среднего, обозначаемая как MA(q). Это одна из основных статистических моделей, которая является структурным элементом более сложных моделей, таких как модели ARMA, ARIMA, SARIMA и SARIMAX. Таким образом, глубокое понимание MA(q) является..
Методы временных рядов: фильтр Калмана с нуля в Python — Часть 3
В этом посте мы продолжим изучение других способов использования методов фильтра Калмана, в основном в качестве альтернативы многомерному прогнозу. Другой вариант включает векторную авторегрессию (VAR). Этот пост не будет вдаваться в подробности о VAR, а скорее предоставит альтернативу моделированию многомерного вывода, когда известен процесс перехода. Важно знать, что при использовании фильтра Калмана известна как взаимосвязь между ненаблюдаемой переменной и наблюдаемым выходом (или есть..
sktime — Python Toolbox для машинного обучения с временными рядами
Примечание редактора. Франц Кирали будет спикером ODSC Europe в июне этого года. Обязательно ознакомьтесь с его выступлением sktime — Python Toolbox для машинного обучения с использованием временных рядов здесь! Добро пожаловать в sktime, открытое сообщество и платформу Python для всего, что связано с временными рядами . Вот что вам нужно знать: sktime — это пакет Python для задач временных рядов, таких как прогнозирование, классификация и преобразования, со знакомым и..
Анализ временных рядов с помощью KNIME  — введение
Изучите основные шаги для выполнения анализа временных рядов с помощью аналитической платформы KNIME без написания строки кода и использования библиотек Python. вступление В этом примере мы узнаем о свойствах временных рядов и о том, как их моделировать для расчета прогнозов.
Дорожная карта комплексного анализа временных рядов
Добро пожаловать на универсальный ресурс для обучения и практики анализа временных рядов (TSA). Это всеобъемлющее руководство содержит видеоуроки, статьи, ссылки на GitHub для кода и список основных терминов, которые следует всегда помнить. Следование этой дорожной карте поможет вам понять жизненно важные концепции TSA и подготовить вас к собеседованиям, связанным с временными рядами. ВИДЕО Начните свое путешествие в TSA с понимания основных понятий, таких как стационарность,..
Временные ряды с LSTM
Временные ряды с LSTM Прогнозирование временных рядов включает прогнозирование будущих значений зависящей от времени переменной на основе предыдущих наблюдений с использованием статистических моделей или моделей машинного обучения. Набор данных временных рядов, таких как цены на фондовом рынке, метеорологические данные или данные о продажах, изучается и используется для прогнозирования будущих значений путем изучения…