Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Анализ временных рядов

6 байт добавлено, 16:42, 11 января 2021
Наивная
===Наивная===
[[Файл:NaiveElectricalEquipmentManufacturing.png|thumb|Рисунок 4. Наивная<ref>[https://towardsdatascience.com/an-overview-of-time-series-forecasting-models-a2fa7a358fcb towardsdatascience.com]</ref> ]]<br>
[[Файл:SeasonalNaiveElectricalEquipmentManufacturing.png|thumb|middle|Рисунок 5. Сезонно наивная<ref>[https://towardsdatascience.com/an-overview-of-time-series-forecasting-models-a2fa7a358fcb towardsdatascience.com]</ref>]]<br>
Предсказания для каждого горизонта соотвествуют последнему наблюдаему значению
<code>Y(t + h|t) = Y(t)</code>.
[[Файл:NaiveElectricalEquipmentManufacturing.png|thumb|Рисунок 4. Наивная<ref>[https://towardsdatascience.com/an-overview-of-time-series-forecasting-models-a2fa7a358fcb towardsdatascience.com]</ref> ]] Такие предскания предполагают, что стохастическая модель генерирует случайное блуждание(рис. 4).
Расширение наивной модели (рис. 5) {{---}} SNAIVE {{---}} сезонно-наивная модель предполагает, что временной ряд имеет сезонную компоненту, и что период сезонности T. <br>Прогнозы SNAIVE - модели описываются формулой
Эти модели часто используются как ориентировочные модели. Следующий график показывает предсказания двух моделей для 2007 года.<br>
[[Файл:SeasonalNaiveElectricalEquipmentManufacturing.png|thumb|middle|Рисунок 5. Сезонно наивная<ref>[https://towardsdatascience.com/an-overview-of-time-series-forecasting-models-a2fa7a358fcb towardsdatascience.com]</ref>]]<br>
Модели были имплементированы с помощью встроенных функций naive и snaive из пакета forecast в R.
84
правки

Навигация