53
правки
Изменения
→ARIMA, SARIMA
{{Определение
|definition =
'''СаморегрессивностьАвторегрессивность''' {{---}} линейная комбинация старых значений.
}}
{{Определение
|definition =
'''Процесс авторегрессии''' {{---}} последовательная зависимость элементов временного ряда, выразается следующим уравнением:
$x(t) = \psi + \phi_1 * x_(t-1) + \phi_2 * x_(t-2) + \phi_3 * x_(t-3) + ... + \epsilon$<br>
Где $\psi$ - свободный член(константа)<br>
$\phi_1, \phi_2, \phi_3, ...$ - параметры авторегрессии
}}
{{Определение
|definition =
'''Скользящее среднее''' {{---}} общее название для семейства функций, значения которых в каждой точке определения равны некоторому среднему значению исходной функции за предыдущий период.
}}
{{Определение
|definition =
'''Процесс скользящего среднего''' {{---}} в процессе скользящего среднего каждый элемент ряда подвержен суммарному воздействию предыдущих ошибок. В общем виде это можно записать следующим образом:
$x_t = \mu + \epsilon_t - \theta_1 * \epsilon_{t-1} - \theta_2 * \epsilon_{t-2} - ...$
}}
[[Файл:SARIMA_Decomposition.png|thumb|right|[https://towardsdatascience.com/an-overview-of-time-series-forecasting-models-a2fa7a358fcb Рисунок 12. SARIMA декомпозированная]]]
ARIMA {{---}} комбинация этих двух подходов. Так как эти подходы требуются стационарности временного ряда, может понадобится продифференциировать/проинтегрировать ряд.
То есть рассматировать ряд разностей, а не исходный ряд.
