Анализ временных рядов - + конспект от YandexGPT

Анализ временных рядов - конспект от YandexGPT 00:03 Введение в анализ временных рядов • Видео начинается с приветствия и объяснения, что это занятие по анализу временных рядов. • Автор объясняет, что временные ряды - это набор оцифрованных и проиндексированных значений, которые находятся последовательно друг с другом и имеют зависимость между ними. • Временные ряды могут быть дискретными или непрерывными, и их анализ включает в себя задачи прогнозирования будущих значений и классификации участков временного ряда. 17:27 Примеры временных рядов • Автор приводит пример временного ряда, который включает в себя тренд, сезонную составляющую и остаточную составляющую. • Он объясняет, что анализ временного ряда сводится к оценке этих компонентов, особенно к прогнозированию будущих значений и оценке скорости изменения значений. • В некоторых случаях временные ряды могут быть проще моделировать как нарастающий случайный процесс, например, как рынок или случайное блуждание. 19:57 Временные ряды и их анализ • Видео обсуждает временные ряды и их анализ, включая их структуру, частоту замеров и использование машинного обучения. • Теорема Котельникова определяет необходимое количество точек для анализа временного ряда, и объясняет, что для восстановления формы и свойств ряда может потребоваться больше точек, чем для восстановления периода. 30:37 Многомерные временные ряды и их анализ • Видео обсуждает многомерные временные ряды и их анализ, включая проблемы независимости и сопоставимости данных. • Упоминается, что иногда многомерные временные ряды могут быть лучше проанализированы с помощью машинного обучения, особенно если они содержат сложную структуру и паттерны. 40:08 Разложение временного ряда • В видео обсуждается разложение временного ряда на детерминированные и стохастические компоненты. • Детерминированные компоненты включают тренд, сезонность и цикличность, которые могут быть объяснены с помощью моделей. • Стохастические компоненты, такие как шум, не могут быть объяснены и могут быть использованы для проверки влияния детерминированных компонентов. 54:02 Моделирование временных рядов • В видео обсуждаются различные модели временных рядов, включая аддитивные, мультипликативные и сложные формы. • Выбор модели зависит от задачи и понимания детерминированных и стохастических компонентов временного ряда. • В бизнес-процессах часто используются кусочно-линейный и логистический тренды. 01:02:15 Обсуждение трендов и сезонности • В видео обсуждаются различные виды трендов, включая тренды с точками перегиба и огибающими. • Упоминается, что для турбулентного поведения жидкости можно использовать график, описывающий скорость жидкости, который имеет нормальное распределение. 01:08:52 Мультипликативная и аддитивная связь • В видео подчеркивается, что для одного и того же временного ряда могут использоваться разные модели, и что важно проверять различные гипотезы и тестировать модели на тестовых выборках. • Упоминается, что мультипликативная модель может давать более точные результаты, чем аддитивная. 01:16:27 Лабораторные работы и зачёт • В видео говорится о том, что для получения зачёта по предмету необходимо сдать отчет по лабораторным работам, которые будут посвящены анализу временных рядов. • Упоминается, что возможно проведение дополнительных тестов для получения более высоких баллов.