Подробное руководство по скользящим средним в анализе временных рядов

Исчерпывающее руководство по применению скользящей средней в анализе временных рядов

Исследование тонкостей простых скользящих средних и взвешенных экспоненциальных скользящих средних

Скользящие средние являются фундаментальным инструментом анализа временных рядов и широко применяются для различных целей. Некоторые из самых популярных применений скользящих средних в анализе временных рядов включают:

• Сглаживание шумов: Скользящие средние эффективно фильтруют случайные колебания и шум в данных временных рядов. Сглаживание с помощью скользящих средних помогает аналитикам сосредоточиться на основных паттернах, а не на краткосрочных колебаниях, что помогает им выявить значимые тренды.
• Сезонное разложение: Декомпозиция временных рядов на компоненты часто включает использование скользящих средних. Техники сезонного разложения используют скользящие средние для извлечения сезонных паттернов из данных. Кроме того, скользящие средние могут помочь выявить циклические компоненты в данных временных рядов, представляющие повторяющиеся паттерны, не являющиеся строго сезонными.
• Прогнозирование: Скользящие средние являются неотъемлемой частью различных моделей прогнозирования.
• Фильтрация выбросов: Скользящие средние могут быть использованы для выявления и фильтрации выбросов в данных временных рядов. Необычные точки данных, значительно отклоняющиеся от скользящего среднего, могут считаться выбросами и требовать дальнейшего исследования.
• Сглаживание для визуализации: При построении графиков временных рядов часто используются скользящие средние для создания более гладких, чистых визуализаций. Это может облегчить коммуникацию трендов и паттернов более широкой аудитории.

Эти применения демонстрируют гибкость скользящих средних в анализе временных рядов. В зависимости от конкретных целей и характеристик данных временных рядов можно выбрать различные типы скользящих средних и параметры. Хотя концепция скользящих средних может показаться довольно простой, легко оказаться ошеломленным множеством доступных параметров и вариантов. В этой статье мы рассмотрим их подробно.

Простые vs. взвешенные экспоненциальные скользящие средние

Обычное скользящее среднее (MA) и взвешенное экспоненциальное скользящее среднее (EWMA) являются двумя наиболее популярными…

• Склады данных против озер данных против товарищей данных нужна помощь в принятии решения?
• Создаете открытые наборы данных для машинного обучения? Делитесь ими на Hugging Face Hub!
• Исследователи из Университета Вашингтона и Принстон представляют набор данных для обнаружения предварительного обучения WIKIMIA и новый подход машинного обучения MIN-K% PROB.