СДО ИДО
  • PDA-210. Прогнозирование временных рядов
    0%
  • Пред.
  • Course data
    Общее
    Объявления
    data
    Задания
    dubrova_t_a_statisticheskie_metody_prognozirovaniya
    Практический_анализ_временных_рядов
    magnus
    A Guide to Obtaining Time Series Datasets in Python
    A Guide to Getting Datasets for Machine Learning in Python
    Записи лекций
    1.Временные ряды и их предварительный анализ
    2.Сглаживание ВР с помощью скользящих средних
    3.Аналитическое выравнивание ВР, 4.Стат.анализ и прогнозирование периодических колебаний
    Task_4_Кивые роста
    5.ARIMA,Py_Task_7_Авторегрессия_начало
    Py_Task_7_Авторегрессия_конец
    Занятие
    1.Временные ряды и их предварительный анализ
    Py_Task_1_Первичный анализ ВР
    Colab.Task_1
    Py_Task_2_Преобразование и анализ динамики ВР
    Colab.Task_2
    Занятие
    2.Сглаживание ВР с помощью скользящих средних
    Py_Task_3_Скользящие средние
    Colab.Task_3
    Занятие
    3.Аналитическое выравнивание ВР
    Py_Task_4_Кривые роста
    Colab.Task_4
    Занятие
    4.Стат.анализ и прогнозирование периодических колебаний
    Py_Task_5_Тренд-сезонная модель
    Colab.Task_5
    Py_Task_6_Фиктивные переменные и сезонность
    Colab.Task_6
    Занятие
    5.ARIMA
    Py_Task_7_Авторегрессия
    Colab.Task_7
    Py_Task_8_ARIMA
    Colab.Task_8
    Проекты по ARIMA
    Project_1
    Answ_Project_1
    Project_2
    Answ_Project_2
    Project_3
    Answ_Project_3
    Занятие
    6.Адаптивные модели прогнозирования
    Py_Task_9_МНК с диск, модель Брауна, модель Хольта
    Colab.Task_9
    Py_Task_10_Модель Хольта-Уинтерса, модель Тейла-Вейджа
    Colab.Task_10
    Py_Task_11_МСА
    Colab.Task_11
    Занятие
    Зачет
  • След.
СДО ИДО
  • Русский ‎(ru)‎
    Русский ‎(ru)‎ English ‎(en)‎
    • Вход
    PDA-210. Прогнозирование временных рядов
    В начало
    Перейти к основному содержанию

    Информация о курсе

    1. В начало
    2. Курсы
    3. Высшая инженерная школа
    4. Программы профессиональной переподготовки
    5. Анализ данных
    6. PDA-210. Прогнозирование временных рядов
    7. Описание

    PDA-210. Прогнозирование временных рядов

    • Преподаватель: Заграновская Анна

    Портал дистанционных образовательных технологий СПБПУ Петра Великого
    Политика конфиденциальности
    Политика обработки cookie
    При использовании материалов портала активная ссылка на источник обязательна

    Санкт-Петербургский политехнический университет

    Контакты:

    195251, Санкт-Петербург, ул. Политехническая, дом 29, Научно-исследовательский корпус

    +7 (812) 906-15-19

    office.ido@spbstu.ru

    sdo@spbstu.ru (проблемы с порталом)

    Мы в социальных ресурсах

    Мы используем cookies и рекомендательные технологии для улучшения работы сайта. Продолжая использовать этот сайт, Вы соглашаетесь на использование файлов cookie.