Вопросы к Поиску с Алисой
Разница между AR и MA-моделями временных рядов заключается в том, как они используют прошлые значения для прогнозирования будущих. habr.com logzak.ru
AR-модель (авторегрессионная) предполагает, что текущее значение ряда зависит от его предыдущих значений. habr.com logzak.ru Модель подходит для прогнозирования временных рядов, где текущие значения сильно зависят от предыдущих наблюдений. logzak.ru Пример использования — анализ финансовых рынков, с помощью AR-модели можно прогнозировать будущие цены акций на основе их прошлых значений. habr.com
MA-модель (модель скользящего среднего) использует для прогнозирования будущих значений прошлые значения ошибок — разницу между фактическими значениями ряда и его прогнозируемыми значениями. habr.com Модель учитывает случайные колебания и позволяет снизить влияние шумов в данных. logzak.ru MA-модель полезна, когда данные имеют много случайных всплесков, которые не объясняются предыдущими значениями ряда. logzak.ru Пример использования — прогнозирование количества пользователей веб-сайта, например, если предыдущие прогнозы ошиблись на определённый процент, можно использовать эту информацию в модели прогнозирования для улучшения точности прогноза. habr.com