Временные ряды SARIMA в R

Временные ряды SARIMA в R 00:04 Введение и подготовка данных • Оценка автоматической ARIMA и качество прогнозов по тестовой выборке и кроссвалидации. • Загрузка набора данных по свадьбам, объявление переменной «дата» как года и месяца. • Определение временного ряда с индексом и ключом по региону. 00:50 Анализ автокорреляционной функции • Выбор ряда «то» и указание лагмакс=30. • Построение графика автокорреляционной функции и частной автокорреляционной функции. • Анализ сезонности: синусоидальная форма, быстрое затухание. 02:17 Отбор обучающей выборки • Отбор обучающей выборки с условием даты меньше 2019 октября. • Проверка корректности отбора. 03:07 Построение моделей • Построение наивной и сезонной наивной моделей. • Запуск автоматической ARIMA с процедурой Хандакара-Хитмана. • Настройка параметров модели: частичный перебор, отсутствие константы. 05:38 Оценка моделей • Анализ результатов оценки моделей. • Сравнение прогнозов на обучающей и тестовой выборках. 07:33 Кроссвалидация • Создание обучающих выборок для кроссвалидации. • Оценка моделей на всех обучающих выборках. • Сравнение краткосрочных прогнозов на один шаг вперёд. 11:30 Усреднение моделей • Создание агрегированных моделей путём усреднения наивной, автоматической и тета. • Прогнозирование по агрегированным моделям на один шаг вперёд. • Оценка результатов усреднения. 13:47 Итоги • Тета-метод показывает лучший результат. • Усреднение наивной и тета даёт хороший результат. • Эврич по двум моделям занимает второе место.