Публикации по теме 'time-series-analysis'


Классические временные ряды против методов машинного обучения
Учебное пособие по сравнению методов прогнозирования в Python В более ранней статье я обсуждал использование машинного обучения с учителем для прогнозирования показателя бедности с использованием более 1000 показателей мирового развития (WDI). В этой статье я буду использовать тот же набор данных для сравнения лассо с классическим методом временных рядов (экспоненциальное сглаживание) и некоторыми другими методами машинного обучения, такими как случайный лес и XGBoost). В конце..
Анализ временных рядов с теорией, графиками и кодом, часть 2
В Части 1 мы рассмотрели: Что такое временной ряд Основные шаги в задаче прогнозирования Графика временных рядов, включая временные графики, сезонные графики и сезонные подсерии Компоненты и декомпозиция временных рядов. Все сопровождалось теорией и кодом. Во второй части мы продолжим наше путешествие с: Стационарность Автокорреляция График разброса лагов Простая скользящая средняя Экспоненциально взвешенное скользящее среднее Двойное и тройное экспоненциальное..
Описательная статистика в моделировании временных рядов
Существуют различные статистические тесты, которые могут быть выполнены для описания данных временных рядов. Моделирование временных рядов требует, чтобы данные были определенным образом, и эти требования варьируются от модели к модели. Эти модели, однажды подогнанные к данным, нуждаются в некоторой проверке, которую можно провести с помощью статистических тестов. Но чаще всего во временных рядах мы ищем такие свойства, как стационарность, причинность, корреляции, сезонность и т. Д...
Все, что вам нужно знать о временных рядах
Самое полное введение во временные ряды для машинного обучения, которое вы можете найти Совершенно очевидно, что самый ценный ресурс, который у нас есть, — это время. - Стив Джобс Введение Большая часть собираемых данных имеет временную структуру. Иногда бывают случаи, когда эта структура скрыта или мы можем ее игнорировать, однако есть несколько способов, которыми мы можем использовать эту временную структуру для извлечения соответствующей информации из доступных данных...
Анализ временных рядов: основные концепции
Последовательность имеет значение. Временной ряд - это последовательность значений, упорядоченная во времени. Мы можем встретить данные временных рядов практически в любой области. Прогнозы погоды, курсы валют, данные о продажах, звуковые волны - вот лишь несколько примеров. Временными рядами могут быть данные любого типа, представленные в виде упорядоченной последовательности. Например, следующий рисунок представляет собой простой временной ряд, который следует восходящей..
Прогнозирование временных рядов 101
Временной ряд – это последовательность наблюдений, сделанных последовательно во времени. Прогнозирование временных рядов использует информацию об исторических значениях и связанных закономерностях для прогнозирования будущей активности. Чаще всего это касается анализа тенденций, анализа циклических колебаний и вопросов сезонности. Зачем прогнозировать временные ряды? Если независимые переменные Неизвестный Недоступно Может не соответствовать данным Сложно прогнозировать..
Прогноз цен на нефть марки Brent с Prophet и ARIMA
На динамику цен на сырую нефть влияют различные факторы. Некоторые из этих факторов являются политическими, а другие связаны с инфляцией, экономикой и т. Д. Можно ли предсказать будущие цены на нефть на основе исторических данных? Эта статья даст ответ на этот вопрос. Во время обзора литературы по этой теме мне удалось найти предыдущую работу Chen et al. использование глубокого обучения для прогнозирования сырой нефти WTI на основе долгосрочной краткосрочной памяти LSTM...