Различия

Здесь показаны различия между двумя версиями данной страницы.

Ссылка на это сравнение

Предыдущая версия справа и слева Предыдущая версия
research:prob_forecast [2020/03/10 00:49]
nina [Метод наименьших квадратов для временных рядов, поиск лучшей модели]
research:prob_forecast [2020/03/10 01:31] (текущий)
nina
Строка 4: Строка 4:
 Задается модель предсказываемой функции - ее параметрический вид, когда параметры неизвестны,​ но оцениваются по данным. Задается модель предсказываемой функции - ее параметрический вид, когда параметры неизвестны,​ но оцениваются по данным.
 Например,​ $\hat{y}_i = a x_i + b$ (линейная регрессия),​ $\hat{y}_i = a x_i^2 + b x_i + c$ (квадратичная регрессия), ​ Например,​ $\hat{y}_i = a x_i + b$ (линейная регрессия),​ $\hat{y}_i = a x_i^2 + b x_i + c$ (квадратичная регрессия), ​
-$\hat{y}_i = b\exp(a x_i)$ (экспоненциальная регрессия). Подходящие под данные модели можно предложить самостоятельно.+$\hat{y}_i = b\exp(a x_i)$ (экспоненциальная регрессия). Подходящие под данные модели можно предложить самостоятельно. Это можно сделать,​ например,​ посмотрев на графики данных. А можно - используя разные найденные в литературе теоретические модели.
  
 В случае временных рядов в качестве $x_i$ выступают моменты времени,​ например,​ $x_i = i$, где $i$ - номер дня, начиная с какой-то фиксированной даты. В случае временных рядов в качестве $x_i$ выступают моменты времени,​ например,​ $x_i = i$, где $i$ - номер дня, начиная с какой-то фиксированной даты.
research/prob_forecast.txt · Последние изменения: 2020/03/10 01:31 — nina
Наверх
CC Attribution-Noncommercial-Share Alike 4.0 International
Driven by DokuWiki Recent changes RSS feed Valid CSS Valid XHTML 1.0