Анализ временных рядов - 14.03.2024 + конспект от YandexGPT

Анализ временных рядов - 14.03.2024 + 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.