Лекция 11. Прогнозирование. ARIMA, примеры подбора моделей, часть 2.Примеры 5 и 6 .

[@coolbrain]

Я ведт могу увеличивать сложность модели и количество параметров если это требуется в моей задаче? Наверно от этого зависит число параметров. Те параметры из гербария они минимально рекомендуемые? Или можно и больше брать?

[@Vadim_Abbakumov]

Процесс подбора параметров и состоит в последовательном усложнении модели. Если выбираете слишком сложную модель, то переобучение и нарушение принципа KISS

[@TheAwesomeChanneel]

Добрый день, подскажите, есть ноутбуки в общем доступе?

[@ibragim_on]

Может всё-таки временные ряды лучше в R?

[@Vadim_Abbakumov]

В R методы работы с временными рядами несомненно лучше

[@dabdya257]

Гербарий это конечно хорошо, но можно ли как-то строго обосновать выбор параметров модели в зависимости от графиков? (случаи белого шума и случайного блуждания не интересны)

[@Vadim_Abbakumov]

Гербарий это способ представления обоснования. В ARIMA все обосновано и доказано. Это Вам не XGBoost.