Джатин Мадан, Ник Беар Браун
Вы боретесь с концепциями временных рядов и готовитесь к предстоящему экзамену? Не смотрите дальше! Я составил набор вопросов викторины по концепциям временных рядов, которые помогут вам проверить свое понимание различных тем, включая ARMA, ARIMA, FBProphet, GreyKite, AIC, BIC и другие. Итак, сделайте глубокий вдох и погрузитесь!
- Какой из следующих критериев используется для выбора порядка модели ARMA?
A. Информационный критерий Акаике (AIC)
B. Байесовский информационный критерий (BIC)
C. Информационный критерий Шварца (SIC)
Д. Все вышеперечисленное
Ответ: Д
2. Какое из следующих утверждений о критериях AIC и BIC верно?
О. Модель с более низким значением AIC или BIC предпочтительнее модели с более высоким значением.
B. Модель с более высоким значением AIC или BIC предпочтительнее модели с более низким значением.
C. Модель с умеренным значением AIC или BIC предпочтительнее моделей с очень низким или очень высоким значением.
Д. Ничего из вышеперечисленного
Ответ: А
3. Что из следующего является правильным представлением модели ARMA(p,q)?
A. Xt = ϕ1Xt-1 + ϕ2Xt-2 + … + ϕpXt-p + εt + θ1εt-1 + θ2εt-2 + … + θqεt-q
Б. Xt = μ + ϕ1Xt-1 + ϕ2Xt-2 + … + ϕpXt-p + εt + θ1εt-1 + θ2εt-2 + … + θqεt-q
C. Xt = ϕ1Xt-1 + ϕ2Xt-2 + … + ϕpXt-p + θ1εt-1 + θ2εt-2 + … + θqεt-q
D. Xt = μ + ϕ1Xt-1 + ϕ2Xt-2 + … + ϕpXt-p + θ1εt-1 + θ2εt-2 + … + θqεt-q
Ответ: Б
4. GreyKite – это библиотека Python, которая обеспечивает автоматическое прогнозирование временных рядов, используя какой из следующих методов?
И. АРИМА
II. Экспоненциальное сглаживание
III. Нейронные сети
А. ТОЛЬКО Я
Б. I, II, И III
С. I И II
Ответ: Б
5. Модель Facebook Prophet предназначена для прогнозирования временных рядов, требующих долгосрочных прогнозов.
ПРАВДА
Б. ЛОЖЬ
Ответ: Б. НЕВЕРНО
6. Какова цель скользящего окна в прогнозировании временных рядов с использованием нейронных сетей?
A. Чтобы удалить выбросы из данных временного ряда
B. Нормализация данных временного ряда
C. Создать последовательность пар вход-выход для нейронной сети
D. Чтобы сгладить данные временного ряда
Ответ: С
7. Какова цель различия в модели ARIMA?
А. Сделать нестационарный ряд стационарным
B. Чтобы определить тенденцию в ряду
C. Чтобы удалить сезонность из ряда
D. Чтобы сгладить шум в серии
Ответ: А
8. Автоматическое прогнозирование GreyKite включает автоматическое определение закономерностей во входных данных временного ряда.
ПРАВДА
Б. ЛОЖЬ
Ответ: А. ВЕРНО
9. Что из следующего является методом оценки коэффициентов автоковариации временного ряда?
И. Оценка максимального правдоподобия
II. Обычная регрессия методом наименьших квадратов
III. преобразование Фурье
A. ТОЛЬКО I И III
B. ТОЛЬКО II И III
С. ТОЛЬКО Я
D. ВСЕ ПЕРЕЧИСЛЕННОЕ
Ответ: С
10. Что из следующего является свойством гамма-функции?
A. Он определяется как отрицательные действительные числа.
Б. Это непрерывная функция.
C. Имеет решение в замкнутой форме.
D. Он симметричен относительно начала координат.
Ответ: Б
Лицензия
Весь код в этой записной книжке доступен как открытый исходный код по лицензии MIT.
Все тексты и изображения можно использовать бесплатно по лицензии Creative Commons Attribution 3.0. https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/us/
Эти лицензии позволяют людям распространять, микшировать, настраивать и развивать произведение даже в коммерческих целях, если они отдают должное оригинальному творению.
Copyright 2023 AI Skunks https://github.com/aiskunks
Настоящим предоставляется бесплатное разрешение любому лицу, получившему копию этого программного обеспечения и связанных с ним файлов документации («Программное обеспечение»), работать с Программным обеспечением без ограничений, включая, помимо прочего, права на использование, копирование, изменение, слияние. публиковать, распространять, сублицензировать и/или продавать копии Программного обеспечения, а также разрешать лицам, которым предоставляется Программное обеспечение, делать это при соблюдении следующих условий:
Приведенное выше уведомление об авторских правах и это уведомление о разрешении должны быть включены во все копии или существенные части Программного обеспечения.
ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРЕДОСТАВЛЯЕТСЯ «КАК ЕСТЬ», БЕЗ КАКИХ-ЛИБО ГАРАНТИЙ, ЯВНЫХ ИЛИ ПОДРАЗУМЕВАЕМЫХ, ВКЛЮЧАЯ, ПОМИМО ПРОЧЕГО, ГАРАНТИИ КОММЕРЧЕСКОЙ ПРИГОДНОСТИ, ПРИГОДНОСТИ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕННОЙ ЦЕЛИ И НЕНАРУШЕНИЯ ПРАВ. НИ ПРИ КАКИХ ОБСТОЯТЕЛЬСТВАХ АВТОРЫ ИЛИ ОБЛАДАТЕЛИ АВТОРСКИМ ПРАВОМ НЕ НЕСУТ ОТВЕТСТВЕННОСТИ ЗА ЛЮБЫЕ ПРЕТЕНЗИИ, УЩЕРБ ИЛИ ИНУЮ ОТВЕТСТВЕННОСТЬ, БУДУТ СВЯЗАННЫЕ С ДОГОВОРОМ, ДЕЛОМ ИЛИ ИНЫМ ОБРАЗОМ, ВОЗНИКАЮЩИЕ ИЗ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИЛИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ, ИЛИ В СВЯЗИ С ПРОГРАММНЫМ ОБЕСПЕЧЕНИЕМ, ИЛИ ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИЛИ ДРУГИМИ СДЕЛКАМИ В ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ.
Рекомендации
Прогнозирование временных рядов Kaggle
