Порівняння авторегресивної моделі з методом експоненціального згладжування для прогнозу часового ряду
| dc.contributor.advisor | Дрінь, Світлана | |
| dc.contributor.author | Пархомчук, Олександр | |
| dc.date.accessioned | 2024-04-18T11:45:41Z | |
| dc.date.available | 2024-04-18T11:45:41Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.description.abstract | Метою цього дослідження є розглянути методи прогнозування часових рядів і коротко пояснити роботу методів прогнозування часових рядів. Ми обговоримо часові ряди, методи, які використовуються в прогнозуванні часових рядів, переваги та недоліки прогнозування часових рядів. Ми також обговоримо підходи та застосування різних методів, що використовуються в прогнозуванні часових рядів. Мета — порівняти авторегресивну модель з методом експоненціального згладжування для прогнозування часового ряду. Дані аналізуються для отримання статистичної інформації, характеристик даних і прогнозування результатів. Оскільки дані можуть мати тенденцію відповідати шаблону в даних часових рядів, моделі машинного навчання важко прогнозувати належним чином, тому аналіз часових рядів і його підходи спрощують прогнозування. | uk_UA |
| dc.identifier.uri | https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/29058 | |
| dc.language.iso | uk | uk_UA |
| dc.status | first published | uk_UA |
| dc.subject | AR | uk_UA |
| dc.subject | ARIMA | uk_UA |
| dc.subject | TES | uk_UA |
| dc.subject | DES | uk_UA |
| dc.subject | бакалаврська робота | uk_UA |
| dc.title | Порівняння авторегресивної моделі з методом експоненціального згладжування для прогнозу часового ряду | uk_UA |
| dc.type | Other | uk_UA |