Публикации по теме 'time-series-analysis'


Самый простой способ прогнозирования временных рядов с использованием N-BEATS
От теории к практике: узнайте, как работает N-BEATS, и примените его в реальном проекте прогнозирования с использованием Python. Если, как и я, вы интересуетесь прогнозированием временных рядов, есть вероятность, что вы наткнулись на модель N-BEATS. Модель обещает самые современные результаты с использованием чистой архитектуры глубокого обучения. Другими словами, ему не нужны определенные компоненты временного ряда, такие как тенденция или сезонность. Скорее всего, вы читали..
Временные ряды в Python - Часть 2: Работа с сезонными данными
В первой части вы узнали о тенденциях и сезонности, моделях сглаживания и процессах ARIMA. В этой части вы узнаете, как работать с сезонными моделями и как применять сезонные холты-зимы и сезонные ARIMA (SARIMA). Получение данных Мы будем использовать данные «Ежемесячное производство молока»: Сезонное разложение (TLS) В предыдущей части я кратко говорил о сезонной декомпозиции. Идея сезонной декомпозиции состоит в том, чтобы заявить, что любой ряд может быть разложен на..
Это просто вопрос времени, доктор Ватсон! Понимание даты и времени в R
Как правильно обрабатывать время в R - даты, время, периоды, продолжительность, конденсатор потока, перемещение во времени и временные интервалы - что? Я помогу тебе в джунглях времени. Когда мне нужно обработать дату и время в R (и других языках программирования), я обычно сталкиваюсь с трудностями - синтаксический анализ, печать, часовые пояса, переход на летнее время, разница во времени. Наверное, ты один из таких бедняг, как я. Так что эта статья предназначена для тех и для..
Помимо MAE и RMSE: 6 метрик ошибок для оценки моделей временных рядов
Метрики оценки, также известные как показатели производительности или оценочные метрики, представляют собой количественные измерения, используемые для оценки производительности и качества модели или алгоритма при решении конкретной проблемы . Он обеспечивает стандартизированный способ оценки и сравнения различных моделей и алгоритмов на основе определенных критериев. «Прочитайте каждую историю от меня (и тысяч других авторов на Medium). Подпишите здесь." В нашем случае нас..
Временной ряд — это ряд точек данных, упорядоченных во времени.
Временной ряд  – это ряд точек данных, упорядоченных во времени. В математике временной ряд — это последовательность, взятая в последовательные равноотстоящие моменты времени. Проще говоря, это последовательность данных дискретного времени. Временные ряды отслеживают движение выбранных точек данных за указанный период времени, при этом точки данных записываются через равные промежутки времени. Определение: По словам Муриса Гамбурга, «временной ряд – это набор статистических..
Полное введение в анализ временных рядов (с R):: Стационарные процессы II
В прошлой статье мы обсудили понятия слабой и сильной стационарности , а также функции автоковариации и автокорреляционной функции (АКФ). Тем не менее, мы не видели, как они должны быть или выглядеть. В этом разделе мы увидим несколько примеров вместе с классными визуализациями с использованием R. Давайте начнем! Характеристика стационарных процессов Мы хотели бы: Покажите, что среднее значение процесса независимо от t Найдите какую-нибудь осмысленную форму..
Временные ряды: введение
Отправная точка для анализа данных временных рядов Временной ряд  — это ряд точек данных, упорядоченных во времени[ 9 ]. Временной ряд добавляет явную зависимость порядка между наблюдениями: измерение времени [ 6 ]. В обычном наборе данных машинного обучения набор данных представляет собой набор наблюдений, которые обрабатываются одинаково при прогнозировании будущего. Во временных рядах порядок наблюдений является важным источником информации, которую следует анализировать и..