Telegram Group & Telegram Channel
Можете ли вы объяснить модель ARIMA?

Модель ARIMA используется для прогнозирования временных рядов. Она сочетает три ключевых компонента: авторегрессию (AR), интегрирование (I) и скользящую среднюю (MA).

▪️Авторегрессия
Компонент авторегрессии улавливает взаимосвязь между текущим наблюдением во временном ряду и определённым числом предыдущих наблюдений. Предполагается, что текущее значение линейно зависит от своих прошлых значений.

▪️Интегрирование
Интегрирование используется для превращения временного ряда в стационарный, устраняя тренды или сезонность.

▪️Скользящая средняя
Компонент скользящей средней учитывает зависимость между текущим наблюдением и ошибками предсказаний, сделанных на основе предыдущих наблюдений.

Сочетая эти три компонента, модель ARIMA может улавливать различные зависимости. Стоит отметить, что существуют вариации модели ARIMA, такие как SARIMA (Seasonal ARIMA), которая включает дополнительные сезонные компоненты.

#машинное_обучение



tg-me.com/ds_interview_lib/470
Create:
Last Update:

Можете ли вы объяснить модель ARIMA?

Модель ARIMA используется для прогнозирования временных рядов. Она сочетает три ключевых компонента: авторегрессию (AR), интегрирование (I) и скользящую среднюю (MA).

▪️Авторегрессия
Компонент авторегрессии улавливает взаимосвязь между текущим наблюдением во временном ряду и определённым числом предыдущих наблюдений. Предполагается, что текущее значение линейно зависит от своих прошлых значений.

▪️Интегрирование
Интегрирование используется для превращения временного ряда в стационарный, устраняя тренды или сезонность.

▪️Скользящая средняя
Компонент скользящей средней учитывает зависимость между текущим наблюдением и ошибками предсказаний, сделанных на основе предыдущих наблюдений.

Сочетая эти три компонента, модель ARIMA может улавливать различные зависимости. Стоит отметить, что существуют вариации модели ARIMA, такие как SARIMA (Seasonal ARIMA), которая включает дополнительные сезонные компоненты.

#машинное_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/470

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

A Telegram spokesman declined to comment on the bond issue or the amount of the debt the company has due. The spokesman said Telegram’s equipment and bandwidth costs are growing because it has consistently posted more than 40% year-to-year growth in users.

Importantly, that investor viewpoint is not new. It cycles in when conditions are right (and vice versa). It also brings the ineffective warnings of an overpriced market with it.Looking toward a good 2022 stock market, there is no apparent reason to expect these issues to change.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA