Моделі аналізу часових рядів включають:

1. Класифікація: визначає та призначає категорії даних.
2. Підгонка кривої: малює дані вздовж кривої, щоб вивчити зв’язки змінних у даних.
3. Описовий аналіз: визначає моделі в даних часових рядів, наприклад тренди, цикли або сезонні коливання.

Середньоквадратична помилка (RMSE) це широко використовувана метрика оцінки для моделей прогнозування часових рядів. Він обчислює середню величину квадратів похибок між фактичними та прогнозованими значеннями, а потім витягує квадратний корінь. RMSE більш чутливий до викидів і варіацій у даних.

Інтерпретуйте ключові результати для графіка часових рядів

1. Крок 1: шукайте викиди та раптові зміни.
2. Крок 2. Шукайте тенденції.
3. Крок 3. Шукайте сезонні моделі або циклічні рухи.
4. Крок 4: Оцініть, чи є сезонні зміни адитивними чи мультиплікативними.

Кроки до інтерпретації графіка часових рядів

1. Крок 1: Визначте мінімум і максимум ділянки.
2. Крок 2. Визначте, чи дані є узгодженими з часом чи змінюються від періоду часу до періоду часу.
3. Крок 3: Узагальніть інформацію, включивши мінімум, максимум, тенденції та викиди.

Q2. Як ви виконуєте аналіз часових рядів крок за кроком? A. Щоб виконати аналіз часових рядів, виконайте такі дії: збирати та попередньо обробляти дані, візуалізувати дані для шаблонів, розкладати ряди на компоненти, вибирати та підганяти модель, перевіряти модель та робити прогнози на основі аналізу.

Подвійне експоненціальне згладжування (метод Холта)

1. Підготовка даних: упорядкуйте дані часових рядів у Excel.
2. Розрахувати початкову тенденцію та прогноз: використовуйте перші два спостереження, щоб обчислити початкову тенденцію та прогноз.
3. Згладжений прогноз і тенденція: оновіть прогноз і тенденцію за допомогою формул методу Холта.