Лекция 10 Прогнозирование временных рядов

Рет қаралды 95,658

Data Mining in Action

7 жыл бұрын

Группа ВК: data_mining_in_action
Репозиторий курса на гитхабе: github.com/vkantor/MIPT_Data_...

Пікірлер: 64

@user-xe9iv5sm6s 4 жыл бұрын

Как за 4 года похорошел python при Собянине и statsmodels

@stukituk.clever3656 Жыл бұрын

Почему-то на прогнозирование временных рядов тяжело найти много информации в одном месте. В частности базовую информацию. Но это видео исключение из этого правила. Спасибо, очень полезная лекция для понимания основ!

@sergeyvolnov8332 Жыл бұрын

Супер видос - столько смысла в одном видео я давно не видел🔥

@Felix-og7pd Жыл бұрын

3:00 Предсказательный интервал 7:00 регрессия. автокореляция пирсона 8:00 компоненты ВР: тренд. Сезонность. Цикл. Ошибка 12:00 18:00 значимость автокореляции. Критерий стьюдента. Льюнга-бокса. 20:00 стационарность 25:00 статистические критерии. KPSS. Дики-фуллера 27:00 стабилизация дисперсии. Преопрозование Бокса-кокса 29:00 дифференцированние 33:00 авторегрессия. Скользящие среднее. ARMA. ARIMA. SARMA. SARIMA 47:00 подбор параметров функции. Dd, Qq, Pp, AICe, BIC, Bias tradeoff 1:00:00 как построить прогноз? Насыщенность. Стационарность. Неавтокореруемость. 1:08:00 построение Предсказательного интервала. Python vs R. Сложная сезонность (Праздники, domen knowledge) SARIMAX. Регресионные признаки 1:15:00 проблемы прогнозирования. ARIMA не нужна? features 1:20:00 Массовое прогнозирование 1:25:00 литература Наука не нужна? Коридор значимости?

@denispashnev912 5 жыл бұрын

Прекрасная лекция! Спасибо

@oldzas 2 жыл бұрын

Большое спасибо, просто и доступным языком

@retiber1 3 жыл бұрын

Эх, видел бы я эту лекцию 3 года назад, когда только начинал изучать ариму...

@everlastingsummer2044 2 жыл бұрын

18:41 проверка значимости автокорреляции 24:57 статистические критерии на стационарность 27:27 стабилизация дисперсии

@aigul_mu 3 жыл бұрын

Благодарю за лекцию!

@dmitrydudrin2606 Жыл бұрын

Прекрасно и крайне полезно!

@mith888 5 жыл бұрын

Отличная лекция!!!!

@user-xl1zq2ic5f 7 жыл бұрын

Очень годный материал

@DianaDiana-et8ox 5 жыл бұрын

Большое спасибо!

@dmitryantonov3577 4 жыл бұрын

Спасибо! 👍

@MaxZaikin 3 ай бұрын

Евгений, замечательная лекция. Пару замечаний, не хватает примеров, которые аудитория могла бы повторить в лабораторных условиях, чтобы понять как работают те или иные алгоритмы и в чем их преимущества или недостатки перед другими. Хотелось бы иметь ссылку на саму презентацию, чтобы почитать отдельно, а так же хотелось бы иметь ссылку на Jupiter notebook, где можно было бы поработать с примерами из лекции. А в целом 5/5 желаю успехов в научной деятельности. С Уважением, Макс.

@RudolfEremyan 5 жыл бұрын

Otlichnaya lekciya!

@yarmiksyarmiks9543 7 жыл бұрын

Хороший доклад. Понятно стало)

@karabaskruger 5 жыл бұрын

Понятно то понятно. Заработал чё нить на прогнозах?

@lizardking640 4 жыл бұрын

@@karabaskruger да

@wadyn95 3 жыл бұрын

@@karabaskruger А-А-АЗИНА ТРИ ТАПАРА ПАДНЯЛ БАБЛА

@sergueirus9239 7 жыл бұрын

наконец-то все становится на свои места в моей голове. Самое главное, нет этих западных криков и бешенного типа, а также дешевых шуток.

@user-dr5ou3lc6y 3 жыл бұрын

Спасибо

@ivanaaa6049 2 жыл бұрын

Какой аккуратно сложыенный мальчик. Хочется всклокочить его волосы и потом долго смотреть в его умные глаза.

@wayer5204 5 ай бұрын

Нифига себе чел могёт, ппц мощный

@saitaro 7 жыл бұрын

Спасибо. Но имя лектора неплохо бы указать. Всё-таки старался человек=)

@yarmiksyarmiks9543 7 жыл бұрын

в начале было

@gornostai4ik_lol 5 жыл бұрын

1:09:20 auto arima

@andregogiko2163 3 жыл бұрын

Лекция хорошая, но некоторые слайды сильно отстают и выходит что докладчик что-то объясняет, а слайд предыдущий и приходится включать фантазию и придумывать будущее изображение

@AleckBoronnikov 3 жыл бұрын

На самом деле это тонкая психологическая подготовка к анализу и предсказанию временного ряда )))

@denisusachev4816 4 ай бұрын

7:55 значение автокорреляции во временных рядах

@Pedrochenko 3 ай бұрын

Мое почтение, выдать на голубом глазу «сокровищница США» и даже не запнуться 😂😂😂

@artemsukhov Жыл бұрын

Добрый день! Подскажите, где найти Вашу презентацию. На гите не нашел, а говорили, что выложите. Спасибо!

@user-sv1em4jc7i 4 жыл бұрын

1:00:54 Непонятно сто из чего вычитать. Откуда берутся эти остатки? Мы из реальных значений вычитаем значения на которые получились при обучении?

@nobody826 4 жыл бұрын

Думаю, да, по-другому, никак.

@igordanilov1004 2 жыл бұрын

Я одного не понял: Мы сначала ухудшаем скоррелированность ряда путем дифференцирования (это видно на графиках автокорр ф-ии) , а потом к такому низкоскоррелированному ряду лепим авторегрессию. Умно? А может не нужно дифференцировать чтобы получилась хорошая корреляция на ряд в прошлом?

@Valeria-sx7uv Жыл бұрын

Дифференцировать или нет - определяется моделью Дикки-Фуллера (поиск стационарности). Если у вас ряд стационарен без дифференцирования - все классно и так, можно ARIMA крутить

@user-ko9dn2ve9e 8 ай бұрын

Хотим: ARIMAX и VARIMA!

@tlitt6521 Жыл бұрын

Я искал коинтеграцию Почему выпало это видео?

@chichackles 8 ай бұрын

Жаль, что вопросов не слышно :( Можно было бы их субтитрами дать.

@torcher5023 Жыл бұрын

А Фурье чем не устроил?

@user-kw4hg4xk7r Жыл бұрын

А как зовут лектора? Может есть ссылки на его статьи или место работы?

@nik2513 2 ай бұрын

Он больше в России не работает. К сожалению, из за политики путинского режима умные люди уезжают из нашей страны.

@izogelia2277 2 жыл бұрын

так что в итоге? нафиг все эти модели - строим регрессию как раньше?

@coolbrain Жыл бұрын

Слайды отстают на 1 .

@slavpetrovich32 4 жыл бұрын

Что-то Том Холланд поплыл к середине лекции: начал путать прогноз с подгонкой модели, перепутал разностный и лаговый операторы. Разностный оператор - штука, берущая конечную разность между соседними значениями ряда, используется при построении аримы. А это лаговый оператор (оператор сдвига), который просто берет соседнее значение

@ivanafanaskin6216 15 күн бұрын

Речь лектора и картинки презентации расходятся по времени

@konstantinphd2366 4 жыл бұрын

Уважаемый Лектор, Вы на слайдах показываете результат оценки ряда, грубо говоря, решая задачу апроксимации. Так вот в этом ничего сложного нет, т.к. реализация случайного процесса это уже неслучайный ряд и поэтому его не сложно аппроксимировать. Вы бы показали пример решения задачи экстраполяции, вот тогда был бы интерес, а так все это тривиальные вещи, к сожалению... С уважением, Константин.

@Regressor14 Жыл бұрын

надеюсь его не мобилизовали

@soulmma2542 2 жыл бұрын

Я тупой

@ilyasikm 4 жыл бұрын

Я конечно извиняюсь, но как математик скажу, доцент либо сознательно лукавит, либо для галочки проводит лекцию. Все его модели которые он показывает ни одна на реальных данных не будет работать, это тупой подгон значений под модель. Если растянуть временной ряд, то увидим что прогнозированная кривая строится по прошлым y-1 , т.е. Это уже не прогноз, а рисовалка по прошлым данным, а в реале она будет перерисовываться.

@gmragga 4 жыл бұрын

сначала поблагодарю лектора, тк как чисто учебный материал, лекция прекрасна. лайк, подписка. что касается критики, хорошая критика. интересно что ответит автор. я бы еще добавил: если я своим умом проанализировал все фичи, зачем мне вообще предсказательная функция? я нвпример могу на бирже торговать в ручном режиме. мой мозг уже обучен этим фичам, т.е. особенностям предметной области. интересно же иметь некий достаточно черный ящик, типа ИИ который Сам обучится всем фичам и всем особенностям данных предметной области.

@ilyasikm 4 жыл бұрын

gmragga я кстати эту критику тоже пишу на основе 10 летнего опыта анализа данных рынка как акций так валюты. Там такие алгоритмы и подходы не работают.

@user-gu1yp7if7z 4 жыл бұрын

Поддерживаю! Ссылаясь на тренд и периодичность, можно предсказать все что подчиняется упомянутым " тренд и периодичность". О чем бред????!!! Зачем предсказывать то что является предсказуемым. Чисто для галочки балоболит. И, кстати, прочитал положительные отзывы - тошнота заказная.

@kolomasov 4 жыл бұрын

@@user-gu1yp7if7z Не совсем ясно, а чего вы ожидали от обучающей лекции по прогнозированию временных рядов? Основная теория по авторегрессионным моделям (ARIMA и иже с ними), с заходом в конце лекции на современные подходы, когда вместо авторегрессионных моделей используются стандартные ML методы регрессии (линейные: Rige, Lasso или ансаблевые: xgboost, lgbm и т.д.) на большом объеме входных фитчей, использующих в том числе и авто-регрессию в качестве входных фитч. Подсказка что можно использовать стекинг моделей. Для общеобразовательной лекции - самое оно. Дал неплохие источники информации. Описанные им методы уже сейчас хорошо работают для прогнозирования спроса в ритейле, прогнозирования складских запасов, даже иногда для хэджирования рисков при закупке сырья. При чем тут "прогноз на глаз" - 10 000 позиций для сети хотя бы из 100 магазинов на глаз будете в эксельке заполнять что ли? Скорее всего ваши претензии что биткоин не очень такими методами прогнозируется - но это проблемы биткоина (и ваши в конце концов) - но не методов. Для других задач они вполне хорошо работают.

@roman_orlov 3 жыл бұрын

Ну, дык у любого инструмента есть границы применимости. Если использовать метод там, где не было дано гарантий, что он будет работать, зачем же потом жаловаться, что метод нерабочий, если он применяется к другим задачам.

@user-gu1yp7if7z 4 жыл бұрын

Бред! Отзывы от группы таких же бездарей.

@_AbUser Жыл бұрын

Как на приеме у психиатора... Просто сплошным текстом метется все что в голову придет.. Любой ролик по ЦОС за 5 -10 минут введет во все то же самое в том же объеме без лишней терминологии и часовых лирических отступлений... Накидать слов по больше и по умнее - не есть оптимальная форма подачи..

@maxg2371 4 ай бұрын

Когда что-либо делаешь не сам, а сдираешь с англоязычного источника, то не надо позориться тупыми переводами, такими как "сокровищница" (это всегда было казначейство). Позор!

@Pedrochenko 3 ай бұрын

Поделитесь ссылочкой?

@maxg2371 2 ай бұрын

@@Pedrochenko это вы того болвана, который криво переводит, спрашивайте