Авторизация
Забыли пароль? Введите ваш е-мейл адрес. Вы получите письмо на почту со ссылкой для восстановления пароля.
После регистрации вы сможете задавать вопросы и писать свои ответы, получая за это бонусы. Все остальные функции на сайте доступны без регистрации.
Вы должны войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонусы.
Для сглаживания временного ряда используются различные методы, включая:
1. Простое скользящее среднее (Simple Moving Average): Рассчитывается среднее значение последовательности наблюдений за определенный период времени.
2. Взвешенное скользящее среднее (Weighted Moving Average): Рассчитывается среднее значение последовательности наблюдений, где каждое наблюдение имеет свой вес.
3. Экспоненциальное сглаживание (Exponential Smoothing): Используется для учета последних наблюдений с большим весом, а более старые наблюдения имеют меньший вес.
4. Метод Хольта-Винтерса (Holt-Winters Method): Используется для сглаживания временных рядов с трендом и сезонностью.
5. Метод Лоесс (Locally Weighted Scatterplot Smoothing): Используется для сглаживания временных рядов с помощью локально взвешенного среднего.
6. Метод Савицкого-Голея (Savitzky-Golay Method): Используется для сглаживания временных рядов с помощью полиномиальной аппроксимации.
7. Калмановское сглаживание (Kalman Smoothing): Используется для сглаживания временных рядов с помощью фильтра Калмана, который учитывает как текущие наблюдения, так и предыдущие прогнозы.
8. Метод скользящего медианного фильтра (Moving Median Filter): Используется для сглаживания временных рядов путем замены каждого значения медианой его окружения.
Это лишь некоторые из методов сглаживания временного ряда, и выбор метода зависит от характеристик временного ряда и требуемой точности сглаживания.