ARMA и ARIMA для временных рядов AR (авторегрессивная модель) порядок P: Выходная переменная линейно зависит от своих предыдущих значений. p - порядок, c - константа, эпсилон: шум MA (скользящее среднее) q порядка: Выходная переменная зависит от ошибок предыдущих терминов. e(t-1),e(t-2) …являются скользящими средними в рекурсивной форме (где новый член добавляется каждый раз, а затем берется их среднее значение) ARMA (P,q): Это объясняет связь временного ряда..

Прогнозирование временных рядов — ценный метод анализа и прогнозирования данных, которые меняются во времени. Одним из популярных методов прогнозирования временных рядов является ARIMA (авторегрессионное интегрированное скользящее среднее). В этой статье мы углубимся в концепции, лежащие в основе ARIMA, и рассмотрим, как ее можно использовать для построения точных моделей для анализа временных рядов. Стационарность и дифференцирование Прежде чем мы углубимся в ARIMA, важно..