А можно ли изменять саму линию тренда? То есть в ручную ее регулировать ?
@coolbrain10 ай бұрын
2023 год: исправили авто ариму авторы? ))
@Ghost_Paladin9 ай бұрын
видимо нет(
@user-kd9to1xu6d11 ай бұрын
Так и останется загадкой истории, что там на 27:00 студент интересного сказал
@user-kd9to1xu6d11 ай бұрын
Как вы верно подметили, что зритель на ютубе будет угадывать реплики, на которые вы отвечаете 🥲
@user-lb3gg9no8e Жыл бұрын
как один из чудом выживших после ужаснейшего запутывания в простынях, говорю: покупайте на резинке, не экономьте на своей жизни. берегите себя и своих близких.
Два небольших дополнения технического плана: 1) Разработчики библиотеку переименовали из fbprophet в prophet (без fb). Подробнее есть у них на сайте 2) Под Apple arm процессоры (M1 и тд) библиотека пока что недоступна (декабрь 2022)
@VistaSV304SFE Жыл бұрын
Спасибо!
@ibragim_on Жыл бұрын
Может всё-таки временные ряды лучше в R?
@Vadim_Abbakumov Жыл бұрын
В R методы работы с временными рядами несомненно лучше
@borntodestroy7704 Жыл бұрын
В печь таких рукопопых преподов, так как на 7:10 ошибка в формуле(Xt должно быть)
@Vadim_Abbakumov Жыл бұрын
Общаться с критиком не хочется, но по существу он прав, у меня на слайде ошибка.
@edkaprost3623 Жыл бұрын
А ты наверное никогда не делаешь ошибок? Или думаешь преподаватели не люди, а роботы?
@_AbUser3 ай бұрын
Не уверен... смысл рассчитывать модельное значение, в состав которого и так входит фактическое в тот же момент времени? "Сколько будет стоить батон хлеба через 5 лет, если он будет стоить 30 руб через 5 лет? " В том то и прикол фактическое заранее должно быть неизвестно.. ))) Вообще видел, что такая формула тоже встречалась, но это факап по моему.. Но подача конечно фиаско.. Вместо того, что бы назвать методы и сравнить, что в качестве входных параметров в них будет присутствовать и уложиться минут в 5-7 выдать это......
@user-lt1ul9cn5c Жыл бұрын
Спасибо за лекцию! Для выборок какого размера лучше всего применять экспоненциальное сглаживание?
@Vadim_Abbakumov Жыл бұрын
3 сезона или больше...
@coolbrain2 жыл бұрын
Я ведт могу увеличивать сложность модели и количество параметров если это требуется в моей задаче? Наверно от этого зависит число параметров. Те параметры из гербария они минимально рекомендуемые? Или можно и больше брать?
@Vadim_Abbakumov Жыл бұрын
Процесс подбора параметров и состоит в последовательном усложнении модели. Если выбираете слишком сложную модель, то переобучение и нарушение принципа KISS
@coolbrain2 жыл бұрын
А что за книга на видео ?:
@Vadim_Abbakumov Жыл бұрын
На какой минуте?
@jaguarsoft Жыл бұрын
@@Vadim_Abbakumov наверное, речь про "гербарий" - 14:35.
@coolbrain2 жыл бұрын
Обычная автокорреляция отличается от частной тем, что частная показывает влияние ТОЛЬКО конкретного лага, без влияния всех остальных? Или без влияния предыдущих? Или без влияния последующих? Как правильно ?
@Vadim_Abbakumov Жыл бұрын
Предыдущих. Но Вы формулируете некорректно. Влияет не лаг, а ряд после сдвига.
@coolbrain2 жыл бұрын
А что, если зависимость нелинейная? Автокорреляция может показать отсутствие зависимости. Как тогда быть?
@Vadim_Abbakumov Жыл бұрын
Надеяться, что зависимость хорошо приближается линейной зависимостью. Если нет, плакать и терпеть. Но Вы же спрогнозировали еще и ML методом, а там можно справиться и с нелинейной зависимостью.
@coolbrain2 жыл бұрын
Из какой книжки данный гербарий с АКФ ?
@Vadim_Abbakumov Жыл бұрын
Боровиков, Ивченко Прогнозирование в системе Statistica в среде Windows. 1999 Финансы и статистика И руководство пользователя пакета Statistica (или SPSS)
@coolbrain2 жыл бұрын
Очень полезная информация, интересные приёмы
@coolbrain2 жыл бұрын
В 2011 году в дипломной работе использовал АРСС для моделирования радиосигналов, или спектральную плотность мощности , уже не помню. Помню лишь одно - информации 0. Какая то задрыпанная статья советских авторов 70-80 годов в старом журнале. И ночи посиделок над этой статьей с попыткой понять что за эпсилоны, что за p, q и прочего. Потом в интернете нашел американскую книгу по матлабу с этим алгоритмом и работа быстрее пошла. В общем спасибо интернету за такое обилие информации, ну и Вадиму Леонардовичу само собой.
@coolbrain2 жыл бұрын
Ну не знаю. Поигрался профитом. Мне та же Арима или Регрессия понятнее. Им больше доверяю. ХОтя с другой стороны профит дорверительные интервалы считает. Какая никакая статистика
@Vadim_Abbakumov Жыл бұрын
К сожалению в питоновской реализации XARIMA сделана ошибка. В R все нормально. Будьте осторожны.
@Vadim_Abbakumov Жыл бұрын
Похоже, в Питоне наконец исправили ARIMA
@coolbrain2 жыл бұрын
А как бороться с автокорреляцией? Вот строю я нейронку предсказываю продажи на 1 день вперед. Автокорреляции нет. А строю на 2 дня и больше - и уже автокорреляция. На каком то хакатоне такое было. ПРишлось продажи на неделю вперед строить 7 предсказаний по 1 дню. Криво конечно считал последние дни, ошибка накапливалась
@Vadim_Abbakumov Жыл бұрын
ARIMA, она уж что-что, а автокорреляцию не допустит.
@coolbrain2 жыл бұрын
в get dummies есть аргумент, который убирает 1 лишний столбец из расщепления категориального столбца на числовые столбцы. drop_first: bool, default False "Whether to get k-1 dummies out of k categorical levels by removing the first level." Позволяет сильно сократить объем предикторов если категориальных слишом много. К тому четко дает понять какой столбец важнее. Вдобавок не будет коллинеарности
@Vadim_Abbakumov Жыл бұрын
Благодарю. Ценное дополнение. Добавлю к новой версии курса.
@13trinadzat2 жыл бұрын
Спасибо!
@user-mn3ds2il4o2 жыл бұрын
Вадим Леонардович, огромное спасибо за Ваш интенсив по временным рядам! Ваши лекции являются огромнейшим мотиватором для дальнейшего изучения материала. Разъяснение просто великолепно. Жаль только, что на просторах интернета их встретить - это большая удача, т.к. они ведь не вашей фамилией именованы, а темой. И сколько же таких не найденных сокровищ в Вашем исполнении еще существует на просторах интернета кроме курса по ML и TimeSeries )) ?
@Vadim_Abbakumov Жыл бұрын
Спасибо. Завел свой канал под скромным названием "Вадим Аббакумов". Там выкладываю улучшенную версию этого курса.
@petya87602 жыл бұрын
Для себя определили именно это видео, как лучшее видео про ARIMA на русском языке.
@Vadim_Abbakumov Жыл бұрын
Спасибо
@viyrzn2 жыл бұрын
Очень много полезной информации на вашем канале, большое спасибо
@dabdya2572 жыл бұрын
Гербарий это конечно хорошо, но можно ли как-то строго обосновать выбор параметров модели в зависимости от графиков? (случаи белого шума и случайного блуждания не интересны)
@Vadim_Abbakumov Жыл бұрын
Гербарий это способ представления обоснования. В ARIMA все обосновано и доказано. Это Вам не XGBoost.
@victorbaev67152 жыл бұрын
А может кто-нибудь скинуть датасет из этой задачи?
@victorbaev67152 жыл бұрын
Может кто-нибудь скинуть ссылку на датасет?
@coolbrain2 жыл бұрын
насколько правильно считаь корреляции , если у меня столбцы 0-1 ?
@Vadim_Abbakumov2 жыл бұрын
Правильно, но только не корреляции Пирсона. Гуглите например "Reference on factor analysis with categorical variables"
@user-pq8oo9ye7h2 жыл бұрын
Спасибо за хорошее видео. Есть ли материал питона, который использовался в самом видео?
@user-pq8oo9ye7h2 жыл бұрын
Спасибо за видео
@user-pq8oo9ye7h2 жыл бұрын
Добрый день. Спасибо за видео. Есть ли код питона по этому курсы?
@ivanaaa60492 жыл бұрын
Думаю это видео по ошибке добавили не в тот плейлист.
@ivanaaa60492 жыл бұрын
Можно ли получить архив с материалами, про который в видео говорит автор?
@ivanaaa60492 жыл бұрын
А где можно взять notebook?
@TheAwesomeChanneel2 жыл бұрын
Добрый день, подскажите, есть ноутбуки в общем доступе?
@IvanIsVladimira2 жыл бұрын
Спасибо, очень полезная информация
@vladimir75333 жыл бұрын
Учитель с большой буквы! Долгих Вам лет и здоровья!!! самые понятные объяснения из тех что мне попадались
Пікірлер
А можно ли изменять саму линию тренда? То есть в ручную ее регулировать ?
2023 год: исправили авто ариму авторы? ))
видимо нет(
Так и останется загадкой истории, что там на 27:00 студент интересного сказал
Как вы верно подметили, что зритель на ютубе будет угадывать реплики, на которые вы отвечаете 🥲
как один из чудом выживших после ужаснейшего запутывания в простынях, говорю: покупайте на резинке, не экономьте на своей жизни. берегите себя и своих близких.
Откровения ОТЦА Творца о Переходе и работе АРиМА ©АРиМА 10 04 23 kzread.info/dash/bejne/m2tpycaJYNC2aaw.html Любимые! Отец Всевышний Первозданный раскрывает Планы свои по переводу Всего Человечества на жизнь Души, Спасая Планету и людей на ней от «Раковой Опухоли» через «ЗОВ СОЗДАТЕЛЯ» свой, Иисуса, АРиМА и Всех Духов Любви! Воспользуйтесь, Родные, скорее этой подсказкой Всех Духов Любви ВКР! С Высшей Любовью. Иисус, пришедший ВАС СПАСТИ!
Спасибо. Хорошее объяснение
Благодарю, ценно🙏
Спасибо за лекцию!
Здарвствуйте, а можно ссылку на ноутбук
Два небольших дополнения технического плана: 1) Разработчики библиотеку переименовали из fbprophet в prophet (без fb). Подробнее есть у них на сайте 2) Под Apple arm процессоры (M1 и тд) библиотека пока что недоступна (декабрь 2022)
Спасибо!
Может всё-таки временные ряды лучше в R?
В R методы работы с временными рядами несомненно лучше
В печь таких рукопопых преподов, так как на 7:10 ошибка в формуле(Xt должно быть)
Общаться с критиком не хочется, но по существу он прав, у меня на слайде ошибка.
А ты наверное никогда не делаешь ошибок? Или думаешь преподаватели не люди, а роботы?
Не уверен... смысл рассчитывать модельное значение, в состав которого и так входит фактическое в тот же момент времени? "Сколько будет стоить батон хлеба через 5 лет, если он будет стоить 30 руб через 5 лет? " В том то и прикол фактическое заранее должно быть неизвестно.. ))) Вообще видел, что такая формула тоже встречалась, но это факап по моему.. Но подача конечно фиаско.. Вместо того, что бы назвать методы и сравнить, что в качестве входных параметров в них будет присутствовать и уложиться минут в 5-7 выдать это......
Спасибо за лекцию! Для выборок какого размера лучше всего применять экспоненциальное сглаживание?
3 сезона или больше...
Я ведт могу увеличивать сложность модели и количество параметров если это требуется в моей задаче? Наверно от этого зависит число параметров. Те параметры из гербария они минимально рекомендуемые? Или можно и больше брать?
Процесс подбора параметров и состоит в последовательном усложнении модели. Если выбираете слишком сложную модель, то переобучение и нарушение принципа KISS
А что за книга на видео ?:
На какой минуте?
@@Vadim_Abbakumov наверное, речь про "гербарий" - 14:35.
Обычная автокорреляция отличается от частной тем, что частная показывает влияние ТОЛЬКО конкретного лага, без влияния всех остальных? Или без влияния предыдущих? Или без влияния последующих? Как правильно ?
Предыдущих. Но Вы формулируете некорректно. Влияет не лаг, а ряд после сдвига.
А что, если зависимость нелинейная? Автокорреляция может показать отсутствие зависимости. Как тогда быть?
Надеяться, что зависимость хорошо приближается линейной зависимостью. Если нет, плакать и терпеть. Но Вы же спрогнозировали еще и ML методом, а там можно справиться и с нелинейной зависимостью.
Из какой книжки данный гербарий с АКФ ?
Боровиков, Ивченко Прогнозирование в системе Statistica в среде Windows. 1999 Финансы и статистика И руководство пользователя пакета Statistica (или SPSS)
Очень полезная информация, интересные приёмы
В 2011 году в дипломной работе использовал АРСС для моделирования радиосигналов, или спектральную плотность мощности , уже не помню. Помню лишь одно - информации 0. Какая то задрыпанная статья советских авторов 70-80 годов в старом журнале. И ночи посиделок над этой статьей с попыткой понять что за эпсилоны, что за p, q и прочего. Потом в интернете нашел американскую книгу по матлабу с этим алгоритмом и работа быстрее пошла. В общем спасибо интернету за такое обилие информации, ну и Вадиму Леонардовичу само собой.
Ну не знаю. Поигрался профитом. Мне та же Арима или Регрессия понятнее. Им больше доверяю. ХОтя с другой стороны профит дорверительные интервалы считает. Какая никакая статистика
К сожалению в питоновской реализации XARIMA сделана ошибка. В R все нормально. Будьте осторожны.
Похоже, в Питоне наконец исправили ARIMA
А как бороться с автокорреляцией? Вот строю я нейронку предсказываю продажи на 1 день вперед. Автокорреляции нет. А строю на 2 дня и больше - и уже автокорреляция. На каком то хакатоне такое было. ПРишлось продажи на неделю вперед строить 7 предсказаний по 1 дню. Криво конечно считал последние дни, ошибка накапливалась
ARIMA, она уж что-что, а автокорреляцию не допустит.
в get dummies есть аргумент, который убирает 1 лишний столбец из расщепления категориального столбца на числовые столбцы. drop_first: bool, default False "Whether to get k-1 dummies out of k categorical levels by removing the first level." Позволяет сильно сократить объем предикторов если категориальных слишом много. К тому четко дает понять какой столбец важнее. Вдобавок не будет коллинеарности
Благодарю. Ценное дополнение. Добавлю к новой версии курса.
Спасибо!
Вадим Леонардович, огромное спасибо за Ваш интенсив по временным рядам! Ваши лекции являются огромнейшим мотиватором для дальнейшего изучения материала. Разъяснение просто великолепно. Жаль только, что на просторах интернета их встретить - это большая удача, т.к. они ведь не вашей фамилией именованы, а темой. И сколько же таких не найденных сокровищ в Вашем исполнении еще существует на просторах интернета кроме курса по ML и TimeSeries )) ?
Спасибо. Завел свой канал под скромным названием "Вадим Аббакумов". Там выкладываю улучшенную версию этого курса.
Для себя определили именно это видео, как лучшее видео про ARIMA на русском языке.
Спасибо
Очень много полезной информации на вашем канале, большое спасибо
Гербарий это конечно хорошо, но можно ли как-то строго обосновать выбор параметров модели в зависимости от графиков? (случаи белого шума и случайного блуждания не интересны)
Гербарий это способ представления обоснования. В ARIMA все обосновано и доказано. Это Вам не XGBoost.
А может кто-нибудь скинуть датасет из этой задачи?
Может кто-нибудь скинуть ссылку на датасет?
насколько правильно считаь корреляции , если у меня столбцы 0-1 ?
Правильно, но только не корреляции Пирсона. Гуглите например "Reference on factor analysis with categorical variables"
Спасибо за хорошее видео. Есть ли материал питона, который использовался в самом видео?
Спасибо за видео
Добрый день. Спасибо за видео. Есть ли код питона по этому курсы?
Думаю это видео по ошибке добавили не в тот плейлист.
Можно ли получить архив с материалами, про который в видео говорит автор?
А где можно взять notebook?
Добрый день, подскажите, есть ноутбуки в общем доступе?
Спасибо, очень полезная информация
Учитель с большой буквы! Долгих Вам лет и здоровья!!! самые понятные объяснения из тех что мне попадались