Содержание
- 2. Какие задачи могут решаться экспоненциальными методами? сглаживание временных рядов (smoothing); разметка временных рядов (labeling); краткосрочное и
- 3. Популярные экспоненциальные методы Одинарный (учитывает предыдущие значения с коэффициентами); Двойной (добавляется учет трендов); Тройной (добавляется учет
- 4. Одинарное экспоненциальное сглаживание (smoothing)
- 5. Пример. Одинарное экспоненциальное сглаживание (α =0.1)
- 6. Пример. Одинарное экспоненциальное сглаживание (α =0.01)
- 7. Разметка трендов с помощью одинарного экспоненциального сглаживания
- 8. Пример. Разметка трендов (α = 0.05)
- 9. Как формально определить тренды?
- 10. Прогнозирование на один шаг вперед с помощью одинарного сглаживания (Single Smoothing Forecast)
- 11. Прогнозирование на несколько шагов вперед (Bootstrap Forecast)
- 12. Пример. Сглаживание на несколько шагов вперед
- 13. Сравнение прогнозирования на один шаг и на несколько шагов
- 14. Одинарное экспоненциальное сглаживание и тренды
- 15. Пример одинарного экспоненциального сглаживания
- 16. Двойное экспоненциальное сглаживание (Double Exponential Smoothing)
- 17. Начальные значения для трендовой компоненты
- 18. Как подобрать подходящие параметры? Оптимальные значения для α и γ могут быть получены с помощью нелинейной
- 19. Прогнозирование с двойным экспоненциальным сглаживанием
- 20. Пример
- 21. Результаты сглаживания (и прогнозирования на один шаг)
- 22. Сравнение результатов прогнозирования двойным и одинарным экспоненциальными методами
- 23. Сравнение результатов прогнозирования двойным и одинарным экспоненциальными методами
- 24. Тройное экспоненциальное сглаживание и прогнозирование
- 25. Периодичность L – длина периода (должна быть определена заранее). Исходные данные должны содержать как минимум –
- 26. Параметры Все параметры (α, β, ϒ) – это значения в интервале (0,1). Подбор параметров можно осуществлять
- 27. Начальное значение для трендового компонента
- 28. Начальные значения для индексов сезонности Самая существенная деталь – среднее значение всех сезонных индексов должно быть
- 29. Начальные значения для индексов сезонности Самая существенная деталь – среднее значение всех сезонных индексов должно быть
- 30. Пример. Возможный вариант расчета индексов сезонности
- 33. Пример (исходные данные)
- 34. Пример (тройное экспоненциальное прогнозирование)
- 35. Пример (три вида экспоненциального прогнозирования)
- 36. Методы экспоненциального сглаживания и прогнозирования доказали на протяжении многих лет, что являются очень полезным во многих
- 37. А что же на эту тему есть в аналитических пакетах СУБД? Как ни странно, в аналитических
- 39. Скачать презентацию