Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Анализ временных рядов

10 байт убрано, 16:45, 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>.
Такие предскания предполагают, что стохастическая модель генерирует случайное блуждание(рис. 4).
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>[[Файл:SeasonalNaiveElectricalEquipmentManufacturing.png|thumb|left|Рисунок 5. Сезонно наивная<ref>[https://towardsdatascience.com/an-overview-of-time-series-forecasting-models-a2fa7a358fcb towardsdatascience.com]</ref>]]<br> Прогнозы SNAIVE - модели описываются формулой<code>Y*(t+h|t) = Y(t+h-T) </code>.
Получаемые прогнозы следующий T шагов совпадают с предыдущими T шагами.
84
правки

Навигация