ARIMA хугацааны цувааны таамаглалыг Python дээр хэрэгжүүлэх (Project)

Энэхүү практик төсөл нь хугацааны цувааны өгөгдлийг ашиглан ирээдүйн утгыг таамаглах үндсэн ойлголтууд болон практик аргачлалуудыг заах зорилготой. Сургалтаар та хугацааны цувааны анализын суурь мэдлэг эзэмшиж, AR, MA, ARIMA, SARIMA зэрэг загваруудыг Python хэл дээр хэрэгжүүлэх чадвартай болно.

Юу сурах вэ?

  • Хугацааны цувааны үндсэн ойлголтуудыг ойлгох (тренд, улирлын нөлөө, цикл, noise).
  • Стационар байдал гэж юу болох, яагаад чухал болохыг мэдэх, стационар байдлыг хэрхэн шалгах.
  • AR, MA, ARIMA, SARIMA загваруудын онолын үндсийг ойлгож, практикт хэрэгжүүлэх.
  • ACF ба PACF графикуудыг ашиглан загварын параметрүүдийг сонгох.
  • Загваруудыг үнэлэх аргачлалуудыг сурах (MSE, AIC гэх мэт).
  • Загварын параметрүүдийг оновчлох аргуудыг сурах.
  • Бодит өгөгдөл дээр загваруудыг тааруулж, таамаглал хийх.

Хэнд зориулсан бэ?

  • Энэ сургалт нь өгөгдлийн шинжилгээ, машин сургалт, хугацааны цувааны анализ сонирхдог оюутан, судлаач, мэргэжилтнүүдэд зориулагдсан.

User Avatar

Data School

Data School нь өгөгдөл, хиймэл оюун ухааны академи бөгөөд практикт суурилсан цогц хөтөлбөрүүдийг бэлтгэн хүргэж байна. Бид хамгийн эрэлттэй технологи, мэргэжлийн ур чадваруудыг бүх түвшний хүмүүст хялбараар сурах боломжийг олгохоор хичээнгүйлэн ажиллаж байна.

Багцаар нь үзэх

Уг сургалт нь доорх багцуудад харьяалагддаг сургалт юм. Иймд багцаар нь авч үзвэл илүү үр дүнтэй бөгөөд санхүүгийн хувьд хэмнэлттэй.

error:
Back to top