Публикации по теме 'timeseries-forecasting'
Анализ временных рядов
В этой статье я объясню основы анализа временных рядов, чем он отличается от машинного обучения, и какие общие алгоритмы у нас есть для прогнозирования временных рядов.
Прежде чем углубиться в детали анализа временных рядов, у меня есть для вас небольшая история.
Жил-был 23-летний мужчина по имени Арджун, который всегда хотел видеть себя отличным от своих сверстников. Поэтому вместо того, чтобы устроиться на работу, он решил заняться бизнесом и открыл магазин молочных коктейлей. Для..
Делать прогнозы, используя очень маленький набор данных
Регрессия используется для прогнозирования целевой переменной с использованием переменных входных признаков. Прогнозирование временных рядов используется для прогнозирования целевых и/или входных переменных признаков в течение определенного периода времени. Приведенную выше регрессионную модель наилучшего соответствия можно использовать для проверки того, что такая же связь существует между прогнозируемыми входными объектами и прогнозируемой целевой переменной. В этом посте описан другой..
Сегодня я очень взволнован этим блогом, поскольку я говорю о проведении анализа временных рядов в Tableau CRM. Если вы не знаете, какой временной ряд…
Сегодня я очень взволнован этим блогом, поскольку я говорю о проведении анализа временных рядов в Tableau CRM. Если вы не знаете, что такое прогнозирование временных рядов, вот определение из Википедии .
Это использование модели для прогнозирования будущих значений на основе ранее наблюдаемых значений .
БОНУС: прокрутите вниз, чтобы увидеть живое видео, чтобы вы могли следить за ним на своем компьютере.
Несколько примеров прогнозирования временных рядов включают прогнозирование..
Что впереди времени? - Анализ и прогнозирование временных рядов
Введение
В этой статье описывается анализ и прогнозирование временных рядов, а также реализация мощной модели, известной как ARIMA (авторегрессивные интегрированные скользящие средние) , которая представляет собой широко используемый статистический метод прогнозирования временных рядов, который может помочь понять и спрогнозировать поведение. динамических систем по экспериментальным или наблюдательным данным.
В контексте статистики, экономики, сейсмологии, метеорологии и геофизики..
Значение графиков ACF и PACF в анализе временных рядов
Эта статья предназначена для людей, которые хотят знать интуицию, лежащую в основе определения порядка серий авторегрессии (AR) и скользящего среднего (MA) с использованием графиков ACF и PACF. Большинство из нас знает, как использовать графики ACF и PACF, чтобы получить значения p и q для ввода в модель AR-I-MA, но нам не хватает интуиции, почему мы используем PACF и ACF для получения p и q соответственно, а не наоборот.
Давайте сначала поймем, что мы подразумеваем под ACF и PACF,..
Моделирование неопределенности в регрессионных моделях
TLDR: мы показываем, как модели регрессии среднеквадратичной ошибки могут быть обобщены таким образом, чтобы модель выдавала нормальное распределение вместо одного прогноза. Проверьте этот блокнот для кода.
Допустим, мы строим регрессионную модель для предсказания завтрашней температуры. Модель предсказывает 21,3 градуса по Цельсию. Но что это значит? Можем ли мы быть уверены, что температура не будет ниже 20 градусов?
Обучение регрессионных моделей выходным вероятностным..
Моделирование временных рядов с использованием Scikit, Pandas и Numpy
Интуитивное использование сезонности для повышения точности модели
Добро пожаловать во вторую часть анализа временных рядов! В этом посте мы будем работать над моделированием данных временных рядов. Это продолжение моей предыдущей публикации о данных временных рядов.
В нашем предыдущем сообщении в блоге мы говорили о том, что такое данные временных рядов, как отформатировать такие данные, чтобы максимизировать их полезность, и как обрабатывать недостающие данные. Мы также узнали,..
