SMUG2019

Недавно я был приглашён в качестве выступающего на конференцию SMUG2019 (SMoothie Users Group), организованную компанией Demand Works в Нью Йорке. Меня попросили сделать презентации на две темы: «Модель ARIMA в форме пространства состояний для прогнозирования в цепях поставок«, на основе которой я помог разработать компании специальный модель, «Искусственный интеллект в бизнесе» — одна из тех […]

Пакет «smooth» для R. Общие параметры. Часть 3. Экзогенные переменные. Основы

Одно из преимуществ функций пакета smooth — это возможность использовать экзогенные переменные (регрессоры). Это потенциально может привести к росту точности прогнозов, в случае, если у вас в распоряжении есть хорошие оценки будущих значений включённых переменных. Например, в случае с ритейлом в качестве экзогенной переменной может выступать наличие акции в магазине («купите один шампунь, получите ящик […]

Пакет «smooth» для R. Общие параметры. Часть 2. Оценка параметров

Прежде чем мы приступим к обсуждению сегоднешней темы, я бы рекомендовал обратиться к статье «Элементы математической статистики, проверка гипотез» электронного учебника — нам понадобятся сегодня такие понятия, как несмещённость, эффективность и состоятельность. Здесь их лишний раз обсуждать нехочется. Кроме того, многое, что мы рассмотрим сегодня, уже описано в главах «Простые методы оценки параметров моделей» и […]

Пакет «smooth» для R. Общие параметры. Часть 1. Прогнозные интервалы

Предыдущие 6 статей мы обсуждали основные свойства функции es(). Пришло время двигаться дальше. Начиная с этой статьи мы обсудим параметры, общие для всех функций, реализованных в пакете smooth. К таким функциям относятся: es(), ssarima(), ces(), ges() и sma(). Однако, беря во внимание, что на данный момент мы обсудили только экспоненциальное сглаживанием, все примеры мы будем […]

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. […]