Прогнозирование временных рядов с использованием модели ARIMA

Abstract

Модели прогнозирования временных рядов играют ключевую роль в статистическом анализе и прикладной математике. Одной из наиболее популярных моделей для работы с такими данными является ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average). Модель ARIMA эффективно используется для прогнозирования будущих значений временных рядов. В данной статье рассмотрены основные компоненты модели ARIMA, такие как авторегрессия, интегрирование и скользящая средняя. Описаны методы их применения и алгоритмы выбора параметров для построения точных прогнозов. Также рассмотрены ограничения и области применения модели, что позволяет оценить её преимущества и недостатки в различных контекстах. В дополнение рассматриваются возможности использования ARIMA в сочетании с современными методами машинного обучения. Статья ориентирована на специалистов в области анализа данных, а также на тех, кто заинтересован в изучении методов прогнозирования временных рядов