Анализ временных рядов - + конспект от YandexGPT

Анализ временных рядов - конспект от YandexGPT 00:28 Модели авторегрессии скользящего среднего • В видео обсуждаются модели авторегрессии скользящего среднего (ARIMA), которые используются для описания временных рядов. • Упоминается, что эти модели могут быть востребованы в задачах прогнозирования. 10:06 Методы сведения к стационарности • В видео рассматриваются различные методы сведения временных рядов к стационарности, включая численную производную, сезонную производную и другие. • Обсуждаются преимущества и недостатки каждого метода. 18:27 Примеры использования ARIMA • В видео приводятся примеры использования ARIMA для анализа временных рядов, включая ряд с трендом и ряд с сезонностью. • Обсуждается, как использовать ARIMA для устранения нестационарности и сезонности в рядах. 25:44 Дифференцирование временных рядов • В видео обсуждается процесс дифференцирования временных рядов для их приведения к стационарному виду. • Дифференцирование позволяет избежать эффекта сезонной составляющей и улучшить работу модели авторегрессии скользящего среднего. 30:11 Модели авторегрессии скользящего среднего • В видео обсуждаются различные вариации моделей авторегрессии скользящего среднего, включая модели с сезонной авторегрессией, сезонным скользящим средним и сезонным дифференцированием. • Выбор порядка дифференцирования и моделей зависит от процесса и может быть автоматизирован с помощью фреймворков. 42:46 Практическое применение • В видео демонстрируется использование моделей авторегрессии скользящего среднего на примере временного ряда. • Временной ряд анализируется на стационарность и затем используется для построения модели авторегрессии скользящего среднего. 45:55 Анализ временного ряда • Автор обсуждает результаты анализа временного ряда, используя различные методы и тесты. • Он отмечает, что сезонная производная не сильно помогла в анализе, и решает использовать модель авторегрессии и скользящего среднего для описания временного ряда. 54:47 Тестирование модели • Автор тестирует модель на различных временных горизонтах и проверяет, насколько хорошо она описывает временной ряд. • Он также анализирует остатки от аппроксимации временного ряда моделью и проверяет, насколько хорошо модель описывает распределение данных. 01:01:05 Анализ результатов • Автор анализирует результаты тестирования и делает выводы о том, насколько хорошо модель описывает временной ряд. • Он также обсуждает, как предсказать ошибку и дисперсию предсказания значений временного ряда. • В конце автор предлагает использовать процедуры для выбора порядка модели и сравнивает результаты с другими моделями.