Распределение ошибок в ETS

Ещё в самом начале, когда я стал изучать подход пространства состояний к экспоненциальному сглаживанию, меня удивила одна вещь: Роб Хайндман и др. в книге «Forecasting with Exponential Smoothing» предполагали везде в своих выкладках, что ошибки в моделях распределены нормально. Ну, это вообще само по себе популярное предположение относительно ошибок, но речь сейчас не о том, […]

Функция es для R

Данная статья многим может показаться совершенно непонятной. Оно и не удивительно, к моделям экспоненциального сглаживания мы ещё в учебнике не подобрались, а вот программу для них уже обсуждаем… Что же поделаешь?! Жизнь жестока! Итак, в R для построения моделей экспоненциального сглаживания существует прекрасная функция ets() из пакета forecast, которым занимается Rob J.Hyndman. Пакет находится в […]

EURO 2015

Закончилась конференция EURO 2015, которая в этом году проходила в Глазгоу. Конференция громадная! Если на ISF было порядка 400 участников, то тут их было раза в 4 больше. Одних фамилий набралось на страниц двести буклета формата А4. Естественно, что в таких условиях (чтобы не потеряться) я ограничился посещением секции по прогнозированию. Во время конференции я […]

International Symposium on Forecasting 2015

Закончился междунарнодный симпозиум по прогнозированию, который в этом году проходил в США, городе Риверсайд. Путь до этого места не близкий, разница во времени с Великобританией – восемь часов, а с Санкт-Петербургом – и того больше: десять. Но оно того стоило! Вообще симпозиум был очень плодотворным и интересным. Доклады были на совершенно разные темы: прогнозирование климата, […]

Немного о комплексных числах

Неминуемо на этом сайте в какой-то момент вы столкнётесь с комплексными числами. Поэтому я решил немного рассказать о них. Но для начала краткая история появления чисел. Краткая история появления чисел В одной старой заброшенной пещере жило племя «Ку» доисторических людей. Жило оно так же как все: носило одежду из шкур и листьев, питалось красными да […]

Презентация на семинаре департамента «Management Science»

Сегодня я сделал презентацию своей работы («Комплексное экспоненциальное сглаживание») на семинаре в Ланкастерском Университете. Присутствовали преподаватели и PhD-студенты департамента Менеджмент Сайнс (Management Science). Получилось, вроде бы, неплохо. Правда, я утром сообразил, что подготовил презентацию по теме, несколько отличающейся от анонсированной, а уже на месте оказалось, что Dropbox не обновил файл с презентацией до последней версии. В […]

ARIMA, ETS и определение сезонности

В одном из последних исследований мне потребовалось сгенерировать много временных рядов, используя модель экспоненциального сглаживания (ETS). В какой-нибудь будущей статье на сайте я обязательно подробней расскажу об этой модели, сейчас же главная мысль — это то, что с помощью неё можно генерировать сезонные / не сезонные данные, а так же с трендом / без тренда. […]

Конференции 2015

Международные научные конференции — это возможность не только поделиться своими научными наработками, но и завязать контакты с другими учёными и с представителями бизнеса. Впрочем, не буду вдаваться в детали и рассказывать банальные и скучные вещи. Скажу только, что регистрация на конференциях обычно платная, но приличные вузы подобные мероприятия для своих сотрудников оплачивают. В этом году […]

Комплексное экспоненциальное сглаживание для R

Какое-то время назад я разработал функцию, позволяющую строить прогнозы с использованием модели Комплексного экспоненциального сглаживания (Complex Exponential Smoothing — CES). Эта функция опубликована на сайте github под лицензией GPL v.3. С помощью этой функции можно давать прогнозы на произвольные промежутки времени как для не сезонных, так и для сезонных временных рядов. Кроме того, функция позволяет […]

Число степеней свободы в комплекснозначных моделях

Задам вам вопрос: сколько степеней свободы у регрессионной модели с четырьмя коэффициентами (\( k=4 \)), построенной по 80 наблюдениям (\( n=80 \))? Человек, изучавший эконометрику, без замедления скажет, что \( df = n- k \), то есть в нашем случае это будет \( 80-4=76 \). А теперь другой вопрос. Сколько степеней свободы будет у регрессионной […]