Изменения
→Краткое исследование данных
[[Файл:ManufactureOfElectricalEquipment.png|thumb|left|400px|Рисунок 2. Набор данных описывающий график производства электрооборудования<ref>[https://towardsdatascience.com/an-overview-of-time-series-forecasting-models-a2fa7a358fcb towardsdatascience.com]</ref>]]<br>
[[Файл:SeasonalPlotMonthluSeasonalPattern.png|thumb|left|300px|Рисунок 3. Сезонные колебания<ref>[https://towardsdatascience.com/an-overview-of-time-series-forecasting-models-a2fa7a358fcb towardsdatascience.com]</ref>]]
В следующей данной части мы попробуем использовать используем несколько разных моделей для предсказания изменений в промышленного производствапромышленном производстве, которое для примера будем оценивать численно, как количество электро оборудованияэлектрооборудования, произведённого в зоне Евро(рис.<br> Данные легко получить из пакета [https://cran.r-project.org/package=fpp2 fpp2] в R. Чтобы набор можно было использовать вне R просто запустите следующий код в среде R2, 3).<br> '''library'''(fpp2) '''write.csv'''(elecequip,file = “elecequip.csv”,row.names = FALSE)
Набор данных описывает ежемесячное производство электрооборудования(компьютеры электрические и оптические приборы)(рис. 2) в зоне евро(17 стран) в период с января 1996 по март 2012 года (см. график ниже). Последние два года будем использовать при тестировании.<br>
==Модели прогнозирования временных рядов==
