1. Модель терминінің анықтамасы және талдауы; Модель

жүктеу/скачать 1.02 Mb.

Pdf көрінісі

бет	38/55
Дата	23.05.2024
өлшемі	1.02 Mb.
	#501783

1 ... 34 35 36 37 38 39 40 41 ... 55

Моделироввание сессия жауаптары (1)

Артықшылықтары:

Дәлдік пен қарапайымдылық арасындағы тепе-теңдік.

Үлгіні жақсарту үшін ішінара ақпаратты пайдалану мүмкіндігі.

Ақ жәшікке қарағанда аз шығындармен қара жәшікпен салыстырғанда тереңірек талдау.
Кемшіліктері:

Іске асыру қиын болуы мүмкін, өйткені ол жүйенің кейбір ішкі бөлшектерін білуді қажет
етеді.

Белгілі компоненттердің маңыздылығын бағаламау немесе қайта бағалау қаупі.
32. Динамикалық регрессиялық модельдер;
Динамикалық регрессиялық модельдер - трендтерді, маусымдылықты және т.б. қамтитын
динамикалық жағдайларды пайдалану мүмкіндігімен регрессиялық операциялардың стандартты
модельдерінің үйлесімі. Динамикалық регрессиялық модельдер тәуелді айнымалы уақыт бойынша
өзгеретін уақыт қатарларын талдау үшін қолданылады және оның белгілі бір сәттегі мәндері сол
айнымалының алдыңғы мәндеріне және басқа факторларға байланысты болуы мүмкін.
Динамикалық регрессиялық модельдердің мысалдары

ARIMA (авторегрессиялық интеграцияланған жылжымалы орташа)

Векторлық авторегрессия (VAR):

Экспоненциалды тегістеу (экспоненциалды тегістеу): экспоненциалды тегістеу
(экспоненциалды тегістеу):
Артықшылықтары:

Уақыт қатарларының динамикасын есепке алу.

Маусымдық және трендтік компоненттерді ескеру мүмкіндігі.

Уақыт қатарларының болашақ мәндерін болжау үшін пайдалануға болады.

Шектеулер:

Модель параметрлерін бағалау үшін үлкен көлемдегі деректер қажет.

Арнайы дайындықсыз түсіндіру және пайдалану қиын болуы мүмкін.
1. ARIMA (авторегрессиялық интегралды жылжымалы орташа) - уақыт қатарларын талдау
мен болжаудың статистикалық әдістемесі. Бұл уақыт қатарларымен жұмыс істеу үшін ең көп
қолданылатын және қуатты модельдердің бірі.

жүктеу/скачать 1.02 Mb.

Достарыңызбен бөлісу:

1 ... 34 35 36 37 38 39 40 41 ... 55