Logo ka.boatexistence.com

დროის სერიების პროგნოზირებაზე?

Სარჩევი:

დროის სერიების პროგნოზირებაზე?
დროის სერიების პროგნოზირებაზე?

ვიდეო: დროის სერიების პროგნოზირებაზე?

ვიდეო: დროის სერიების პროგნოზირებაზე?
ვიდეო: What is Time Series Analysis? 2024, მაისი
Anonim

დროის სერიების პროგნოზირება ხდება როდესაც აკეთებთ სამეცნიერო პროგნოზებს ისტორიული დროით დაფიქსირებულ მონაცემებზე დაყრდნობით. ის მოიცავს მოდელების შექმნას ისტორიული ანალიზის საშუალებით და მათი გამოყენებას დაკვირვების გასაკეთებლად და მომავალი სტრატეგიული გადაწყვეტილების მისაღებად.

როგორ იყენებთ დროის სერიებს პროგნოზირებისთვის?

დროის სერიების პროგნოზი R-ში

  1. ნაბიჯი 1: მონაცემების წაკითხვა და ძირითადი შეჯამების გამოთვლა. …
  2. ნაბიჯი 2: დროის სერიების მონაცემების ციკლის შემოწმება და ნედლეულის დახატვა. …
  3. ნაბიჯი 3: დროის სერიების მონაცემების დაშლა. …
  4. ნაბიჯი 4: შეამოწმეთ მონაცემთა სტაციონარულობა. …
  5. ნაბიჯი 5: მოდელის მორგება. …
  6. ნაბიჯი 6: პროგნოზირება.

გამოიყენება დროის სერიები პროგნოზირებისთვის?

დროის სერიების პროგნოზირება არის მოდელის გამოყენება მომავალი მნიშვნელობების პროგნოზირებისთვის ადრე დაკვირვებული მნიშვნელობების საფუძველზე. დროის სერიები ფართოდ გამოიყენება არასტაციონარული მონაცემებისთვის, როგორიცაა ეკონომიკური, ამინდის, აქციების ფასი და საცალო გაყიდვები ამ პოსტში.

რა არის დროის სერიების 4 კომპონენტი?

ეს ოთხი კომპონენტია:

  • სეკულარული ტენდენცია, რომელიც აღწერს მოძრაობას ტერმინის გასწვრივ;
  • სეზონური ვარიაციები, რომლებიც წარმოადგენს სეზონურ ცვლილებებს;
  • ციკლური რყევები, რომლებიც შეესაბამება პერიოდულ, მაგრამ არა სეზონურ ვარიაციებს;
  • არარეგულარული ვარიაციები, რომლებიც სერიების ვარიაციების სხვა არა შემთხვევითი წყაროებია.

რომელია საუკეთესო მოდელი დროის სერიების პროგნოზირებისთვის?

რაც შეეხება ექსპონენციალურ დამარბილებას, ასევე ARIMA მოდელები არის დროის სერიების პროგნოზირების ყველაზე ფართოდ გამოყენებული მიდგომები.სახელი არის აკრონიმი AutoRegressive Integrated Moving Average. ავტორეგრესიულ მოდელში პროგნოზები შეესაბამება ცვლადის წარსული მნიშვნელობების წრფივ კომბინაციას.

გირჩევთ: