Telegram Group & Telegram Channel
سری های زمانی در پایتون
به طور کلی، ساختار سری های زمانی در چهار گروه قابل تفسیر است:
1- روند (Trend): تمایل سری زمانی به افزایش، کاهش یا حتی ثابت بودن را روند می گویند.
2- تناوب (Cyclic): تغییرات یکسان و تکراری در مقاطع میان‌مدت، تناوب در سری زمانی نامیده می‌شود.
3- فصل (Seasonal): در سری زمانی، تغییراتی که در دوره‌ای کوتاه‌تر از یک تناوب به صورت تکراری رخ می‌دهد، به تغییرات فصلی معروف است.
4- تغییرات پیش بینی نشده (Unexpected): اثر عامل تصادفی پیش بینی نشده بر سری زمانی را تغییرات پیش بینی نشده می نامیم. این تغییرات بعد از شناسایی توسط تحلیل گر از سری زمانی حذف می شوند در غیر اینصورت نتایج حاصل از تحلیل سری زمانی ممکن است گمراه کننده باشند. به این مورد باقیمانده یا residual هم گفته می شود.
#پایتون_مالی
#ساختار_سری_زمانی
#سری_زمانی

پایتون برای مالی در تلگرام https://www.tg-me.com/tr/Python4Finance/com.python4finance
پایتون برای مالی در بله https://ble.im/tr/Python4Finance/com.python4finance



tg-me.com/python4finance/74
Create:
Last Update:

سری های زمانی در پایتون
به طور کلی، ساختار سری های زمانی در چهار گروه قابل تفسیر است:
1- روند (Trend): تمایل سری زمانی به افزایش، کاهش یا حتی ثابت بودن را روند می گویند.
2- تناوب (Cyclic): تغییرات یکسان و تکراری در مقاطع میان‌مدت، تناوب در سری زمانی نامیده می‌شود.
3- فصل (Seasonal): در سری زمانی، تغییراتی که در دوره‌ای کوتاه‌تر از یک تناوب به صورت تکراری رخ می‌دهد، به تغییرات فصلی معروف است.
4- تغییرات پیش بینی نشده (Unexpected): اثر عامل تصادفی پیش بینی نشده بر سری زمانی را تغییرات پیش بینی نشده می نامیم. این تغییرات بعد از شناسایی توسط تحلیل گر از سری زمانی حذف می شوند در غیر اینصورت نتایج حاصل از تحلیل سری زمانی ممکن است گمراه کننده باشند. به این مورد باقیمانده یا residual هم گفته می شود.
#پایتون_مالی
#ساختار_سری_زمانی
#سری_زمانی

پایتون برای مالی در تلگرام https://www.tg-me.com/tr/Python4Finance/com.python4finance
پایتون برای مالی در بله https://ble.im/tr/Python4Finance/com.python4finance

BY Python4Finance




Share with your friend now:
tg-me.com/python4finance/74

View MORE
Open in Telegram


Python4Finance Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Telegram has exploded as a hub for cybercriminals looking to buy, sell and share stolen data and hacking tools, new research shows, as the messaging app emerges as an alternative to the dark web.An investigation by cyber intelligence group Cyberint, together with the Financial Times, found a ballooning network of hackers sharing data leaks on the popular messaging platform, sometimes in channels with tens of thousands of subscribers, lured by its ease of use and light-touch moderation.Python4Finance from tr


Telegram Python4Finance
FROM USA