辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,即用通用随机模型去拟合时间序列的观测

Определите подходящую случайную модель и выполните подгонку кривой, то есть используйте общую случайную модель для соответствия данным наблюдений временного ряда. Для коротких или простых временных рядов для подгонки могут использоваться модели трендов и сезонные модели плюс ошибки. Для стационарных временных рядов для подгонки могут использоваться общая модель ARIMA (модель авторегрессионного скользящего среднего) и ее особая модель авторегрессии, модель скользящего среднего или комбинированная модель ARIMA. Когда имеется более 50 наблюдений, обычно используется модель ARIMA. Для нестационарных временных рядов наблюдаемые временные ряды необходимо сначала дифференцировать на стационарные временные ряды, а затем использовать соответствующую модель для соответствия разностному ряду.

Определите подходящую случайную модель и подгоньте кривую, т.е. используйте общую случайную модель для подгонки наблюдений временных рядов. Для коротких или простых временных рядов можно использовать трендовые и сезонные модели с ошибками для подгонки. Для гладких временных рядов можно подогреть универсальную модель ARIMA (модель скользящего усреднений самооткички) и ее особые ситуации, скользящую среднюю модель или комбинированную модель-ARIMA. Модель ARIMA обычно используется, когда наблюдается более 50 наблюдений. Для нестационарных временных рядов наблюдаемые временные ряды должны быть дифференциализированы, сначала сместили их в стабильные временные ряды, а затем использовали соответствующую модель для подгонки дифференциализованных рядов.

определение подходящих случайных моделей и построение кривой, т.е.для кратковременных рядов можно было бы использовать модели тренда и сезонные модели с погрешностями.для плавных временных рядов их можно комбинировать с универсальной моделью ARIMA (со среднеквадратичной моделью регрессивного скольжения) и с моделями регрессии, скользящей средней моделью или моделью комбинации - ARIMA.модель ARIMA обычно используется при более чем 50 наблюдениях.В случае нерегулярных временных рядов необходимо сначала провести дифференциацию наблюдаемых временных рядов, превратив их в стабильные временные ряды, а затем, используя соответствующую модель, скорректировать эту дифференциацию.<br>