flâneur

Khoa học dữ liệu

phamdinhkhanh.github.io · 9,601 words · saved by 1 readers

Dự báo chuỗi thời gian là một lớp mô hình quan trọng trong thống kê, kinh tế lượng và machine learning. Sở dĩ chúng ta gọi lớp mô hình này là chuỗi thời gian (time series) là vì mô hình được áp dụng trên các chuỗi đặc thù có yếu tố thời gian. Một mô hình chuỗi thời gian thường dự báo dựa trên giả định rằng các qui luật trong quá khứ sẽ lặp lại ở tương lai. Do đó xây dựng mô hình chuỗi thời gian là chúng ta đang mô hình hóa mối quan hệ trong quá khứ giữa biến độc lập (biến đầu vào) và biến phụ thuộc (biến mục tiêu). Dựa vào mối quan hệ này để dự đoán giá trị trong tương lai của biến phụ thuộc. Do là dữ liệu chịu ảnh hưởng bởi tính chất thời gian nên chuỗi thời gian thường xuất hiện những qui luật đặc trưng như : yếu tố chu kỳ, mùa vụ và yếu tố xu hướng. Đây là những đặc trưng thường thấy và xuất hiện ở hầu hết các chuỗi thời gian. Hình 1: Đồ thị về chuỗi nhiệt độ trung bình theo tháng thể hiện yếu tố mùa vụ. Hình 2: Đồ thị về yếu tố xu hướng trong chuỗi thời gian của chuỗi giá. Các dự b

Khoa học dữ liệu Bài 19 - Mô hình ARIMA trong time series 12 Dec 2019 - phamdinhkhanh 1. Giới thiệu về chuỗi thời gian Dự báo chuỗi thời gian là một lớp mô hình quan trọng trong thống kê, kinh tế lượng và machine learning. Sở dĩ chúng ta gọi lớp mô hình này là chuỗi thời gian ( time series ) là vì mô hình được áp dụng trên các chuỗi đặc thù có yếu tố thời gian. Một mô hình chuỗi thời gian thường dự báo dựa trên giả định rằng các qui luật trong quá khứ sẽ lặp lại ở tương lai. Do đó xây dựng mô hình chuỗi thời gian là chúng ta đang mô hình hóa mối quan hệ trong quá khứ giữa biến độc lập (biến đầ

saved by

related reading