Модели прогнозирования временных рядов //Демо-занятие курса «Machine Learning. Advanced»

[@momybiz]

А где обещанный ноут?

[@danmazepa3340]

ноутбук и презентацию прикрепите пожалуйста

[@ИринаЛакман-ч9я]

Немного удивилась.1. Выделяют линейный тренд, но в реальных временных рядах практически детерминированого тренда не бывает, как правило процессы случайного блуждания. Такая ошибка может стоить качественного прогноза 2. Тест Дики-Фуллера - для проверки стационарности на исходных уровнях ряда тестируют уравнение на первых разностях, для проверки стационарности первых разностей тестируют вторые разности. Расширенный тест, это когда добавляют в тестируемое уравнение авторегрессионные составляющие.