Анализ временных рядов - История изменений

Maintenance script: rollbackEdits.php mass rollback

2022-09-04T16:11:18Z

rollbackEdits.php mass rollback

185.220.100.252 в 06:08, 1 сентября 2022

2022-09-01T06:08:31Z

Cga: /* Garch */

2021-01-20T15:59:20Z

‎Garch

Cga: /* Источники Информации */

2021-01-20T15:39:53Z

‎Источники Информации

Cga: /* NNETAR */

2021-01-20T14:39:33Z

‎NNETAR

91.241.59.5: /* Оценка */

2021-01-20T13:25:17Z

‎Оценка

91.241.59.5: /* Источники Информации */

2021-01-20T13:13:57Z

‎Источники Информации

91.241.59.5: /* NNETAR */

2021-01-20T13:08:00Z

‎NNETAR

91.241.59.5: /* NNETAR */

2021-01-20T13:07:35Z

‎NNETAR

91.241.59.5: /* NNETAR */

2021-01-20T13:05:52Z

‎NNETAR

← Предыдущая		Версия 16:11, 4 сентября 2022
Строка 1:		Строка 1:
−	~~{\| class="wikitable" align="center" style="color: red; background-color: black; font-size: 56px; width: 800px;"~~
−	\|+
−	~~\|-align="center"~~
−	~~\|'''НЕТ ВОЙНЕ'''~~
−	~~\|-style="font-size: 16px;"~~
−	\|
−	24 февраля 2022 года российское руководство во главе с Владимиром Путиным развязало агрессивную войну против Украины. В глазах всего мира это военное преступление совершено от лица всей страны, всех россиян.
−
−	Будучи гражданами Российской Федерации, мы против своей воли оказались ответственными за нарушение международного права, военное вторжение и массовую гибель людей. Чудовищность совершенного преступления не оставляет возможности промолчать или ограничиться пассивным несогласием.
−
−	Мы убеждены в абсолютной ценности человеческой жизни, в незыблемости прав и свобод личности. Режим Путина — угроза этим ценностям. Наша задача — обьединить все силы для сопротивления ей.
−
−	Эту войну начали не россияне, а обезумевший диктатор. И наш гражданский долг — сделать всё, чтобы её остановить.
−
−	~~''Антивоенный комитет России''~~
−	~~\|-style="font-size: 16px;"~~
−	\|Распространяйте правду о текущих событиях, оберегайте от пропаганды своих друзей и близких. Изменение общественного восприятия войны - ключ к её завершению.
−	~~\|-style="font-size: 16px;"~~
−	\|[https://meduza.io/ meduza.io], [https://www.youtube.com/c/popularpolitics/videos Популярная политика], [https://novayagazeta.ru/ Новая газета], [https://zona.media/ zona.media], [https://www.youtube.com/c/MackNack/videos Майкл Наки].
−	\|}
−
−

	Временные ряды {{---}} это актуальный инструмент, применимый во множестве решений, от предсказания цен на акции, прогнозов погоды, планирования бизнеса, до распределения ресурсов. Несмотря на то, что прогнозирование может быть сведено к построению контролируемой [[Вариации регрессии\|регрессии]], существуют особенности, связанные с временным характером наблюдений, которые необходимо учитывать, используя специальные инструменты.<br>		Временные ряды {{---}} это актуальный инструмент, применимый во множестве решений, от предсказания цен на акции, прогнозов погоды, планирования бизнеса, до распределения ресурсов. Несмотря на то, что прогнозирование может быть сведено к построению контролируемой [[Вариации регрессии\|регрессии]], существуют особенности, связанные с временным характером наблюдений, которые необходимо учитывать, используя специальные инструменты.<br>

← Предыдущая		Версия 06:08, 1 сентября 2022
Строка 1:		Строка 1:
		+	{\| class="wikitable" align="center" style="color: red; background-color: black; font-size: 56px; width: 800px;"
		+	\|+
		+	\|-align="center"
		+	\|'''НЕТ ВОЙНЕ'''
		+	\|-style="font-size: 16px;"
		+	\|
		+	24 февраля 2022 года российское руководство во главе с Владимиром Путиным развязало агрессивную войну против Украины. В глазах всего мира это военное преступление совершено от лица всей страны, всех россиян.
		+
		+	Будучи гражданами Российской Федерации, мы против своей воли оказались ответственными за нарушение международного права, военное вторжение и массовую гибель людей. Чудовищность совершенного преступления не оставляет возможности промолчать или ограничиться пассивным несогласием.
		+
		+	Мы убеждены в абсолютной ценности человеческой жизни, в незыблемости прав и свобод личности. Режим Путина — угроза этим ценностям. Наша задача — обьединить все силы для сопротивления ей.
		+
		+	Эту войну начали не россияне, а обезумевший диктатор. И наш гражданский долг — сделать всё, чтобы её остановить.
		+
		+	''Антивоенный комитет России''
		+	\|-style="font-size: 16px;"
		+	\|Распространяйте правду о текущих событиях, оберегайте от пропаганды своих друзей и близких. Изменение общественного восприятия войны - ключ к её завершению.
		+	\|-style="font-size: 16px;"
		+	\|[https://meduza.io/ meduza.io], [https://www.youtube.com/c/popularpolitics/videos Популярная политика], [https://novayagazeta.ru/ Новая газета], [https://zona.media/ zona.media], [https://www.youtube.com/c/MackNack/videos Майкл Наки].
		+	\|}
		+
		+

	Временные ряды {{---}} это актуальный инструмент, применимый во множестве решений, от предсказания цен на акции, прогнозов погоды, планирования бизнеса, до распределения ресурсов. Несмотря на то, что прогнозирование может быть сведено к построению контролируемой [[Вариации регрессии\|регрессии]], существуют особенности, связанные с временным характером наблюдений, которые необходимо учитывать, используя специальные инструменты.<br>		Временные ряды {{---}} это актуальный инструмент, применимый во множестве решений, от предсказания цен на акции, прогнозов погоды, планирования бизнеса, до распределения ресурсов. Несмотря на то, что прогнозирование может быть сведено к построению контролируемой [[Вариации регрессии\|регрессии]], существуют особенности, связанные с временным характером наблюдений, которые необходимо учитывать, используя специальные инструменты.<br>

@@ Строка 139: / Строка 139: @@
 $\sigma^2(t) = \alpha + \sum_{i = 1}^{\alpha}b_ir^{2}_{t-1}$ <br>
-где $\alpha$ {{---}} коэффициент задержки. ARCH модель моделирует волатильность в виде суммы базовой волатильности и линейной функции абсолютных значений нескольких последних изменений значений.
+где $\alpha$ {{---}} коэффициент задержки<br>
 Позднее была создана GARCH {{---}} обобщённая ARCH модель, которая также учитывает предыдущие оценки дисперсии. Формула может быть записана так:

@@ Строка 249: / Строка 249: @@
 *[http://statsoft.ru/home/textbook/modules/sttimser.html StatSoft: Анализ временных рядов]
 *[https://chaos.phys.msu.ru/loskutov/PDF/Lectures_time_series_analysis.pdf Лоскутов А.Ю. физ. фак. МГУ: Анализ Временных Рядов]
 [[Категория: Машинное обучение]]
 [[Категория: Анализ временных рядов]]

@@ Строка 199: / Строка 199: @@
 Мы можем моделировать будущие выборочные пути этой модели итеративно, случайным образом генерируя значение для $\epsilon_t$ либо из нормального распределения, либо путем повторной выборки из исторических значений.<br> Так что если
-$\epsilon_{T+1}*$
+$\epsilon^*_{T+1}$
-{{---}} случайная выборка из распределения ошибок в момент времени $T+1$,<br> тогда $y_{T+1}* = f(y_T) + \epsilon_{T+1}*$ {{---}} один из возможных вариантов распределения прогнозов для $y_{T+1}$ <br>
+{{---}} случайная выборка из распределения ошибок в момент времени $T+1$,<br> тогда $y^*_{T+1} = f(y_T) + \epsilon^*_{T+1}$ {{---}} один из возможных вариантов распределения прогнозов для $y_{T+1}$ <br>
-Установив $y_{T+1}* = (y_{T+1}*, y_{T})'$, мы можем повторить процесс, чтобы получить $y_{T+2}* = f(y_{T+1}) + \epsilon_{T+2}$. <br>
+Установив $y^*_{T+1} = (y^*_{T+1}, y_{T})'$, мы можем повторить процесс, чтобы получить $y^*_{T+2} = f(y_{T+1}) + \epsilon_{T+2}$. <br>
 Таким образом, мы можем итеративно моделировать будущий путь выборки. Повторно моделируя выборочные пути, мы накапливаем знания о распределении всех будущих значений на основе подобранной нейронной сети.

@@ Строка 214: / Строка 214: @@
 [[Файл:Evaluation.png |right|600px|thumb|[https://towardsdatascience.com/an-overview-of-time-series-forecasting-models-a2fa7a358fcb Рисунок 19.] MAE с перекрестной проверкой для каждой модели]]
 Выполнен выбор модели с помощью процедуры перекрестной проверки, описанной ранее. Не рассчитывая его для динамических линейных моделей и моделей LSTM из-за их высокой вычислительной стоимости и низкой производительности.<br>
-На следующем рисунке показана [[Оценка качества в задачах классификации и регрессии|sсредняя абсолютная ошибка]] (англ. Mean Absolute Error, MAE) с перекрестной проверкой для каждой модели и для каждого временного горизонта (рис. 17):
+На следующем рисунке показана [[Оценка качества в задачах классификации и регрессии|средняя абсолютная ошибка]] (англ. Mean Absolute Error, MAE) с перекрестной проверкой для каждой модели и для каждого временного горизонта (рис. 17):
 Модель NNETAR по сезонно скорректированным данным была лучшей моделью для данной задачи, поскольку она соответствовала самому низкому значению MAE, прошедшему перекрестную проверку.<br>

@@ Строка 245: / Строка 245: @@
 ==Источники Информации==
-* Филатов, А. В. Заметки профайлера / А. В. Филатов. -Москва: Издательские решения, 2019. -522.
+*[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Временной_ряд machinelearning.ru]
 *[https://ru.wikipedia.org/wiki/Временной_ряд Википедия: Временной ряд]
 *[http://statsoft.ru/home/textbook/modules/sttimser.html StatSoft: Анализ временных рядов]

@@ Строка 195: / Строка 195: @@
 где $y_{t-1} = (y_{t-1}, y_{t-2}, ...)'$ {{---}} вектор, содержащий запаздывающие значения, <br>
 f {{---}} нейронная сеть, с 4 скрытыми узлами в каждом слое, <br>
-$\epsilon_t$ {{---}} считаем, что ряд ошибок [https://ru.wikipedia.org/wiki/Гомоскедастичность гомокседастичен] (и возможно имеет нормальное распределение)<br>
+$\epsilon_t$ {{---}} считаем, что ряд ошибок [https://ru.wikipedia.org/wiki/Гомоскедастичность гомокседастичен] (и возможно имеет нормальное распределение).<br>
 [[Файл:NNETARElectriacalequipmntManufacturingDecomposition.png |right|300px|thumb|[https://towardsdatascience.com/an-overview-of-time-series-forecasting-models-a2fa7a358fcb Рисунок 18.] NNETAR c декомпозицией]]