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.

Сургалтын хөтөлбөр
- УДИРТГАЛ БҮЛЭГ
- ARIMA ЗАГВАРЫГ СУРГАХ
- ЗАГВАРЫГ САЙЖРУУЛАХ АРГА
- ТӨГСГӨЛ
Багцаар нь үзэх
Уг сургалт нь доорх багцуудад харьяалагддаг сургалт юм. Иймд багцаар нь авч үзвэл илүү үр дүнтэй бөгөөд санхүүгийн хувьд хэмнэлттэй.
Премиум багц
Excel, BI, дата анализ, өгөгдлийн шинжлэх ухаан, машин сургалт, гүн сургалт, хувь хүний хөгжлийн цогц сургалтуудыг багтаасан ПРЕМИУМ багцыг танд санал болгож байна. Багцын…
Data Science багц
Өгөгдлийн шинжлэх ухааны чиглэлээр мэргэшихийг хүссэн хүмүүст уг багцыг санал болгож байна. Та Python программчлалын хэл болон өгөгдлийн шинжлэх ухаан, машин сургалт, гүн сургалтын…



