Как определить оптимальное количество лагов для прогнозирования временных рядов?

Определить оптимальное количество лагов для прогнозирования временных рядов можно с помощью нескольких методов: www.geeksforgeeks.org

• Автокорреляционная функция (ACF). www.geeksforgeeks.org Помогает измерить корреляцию между наблюдением и его запаздывающими значениями. www.geeksforgeeks.org График ACF показывает силу корреляции при различных запаздываниях. www.geeksforgeeks.org Если ряд имеет сильные корреляции с определёнными задержками, эти задержки можно рассмотреть для использования в модели. www.geeksforgeeks.org
• Частичная автокорреляционная функция (PACF). www.geeksforgeeks.org Измеряет корреляцию между наблюдением и его запаздывающими наблюдениями, контролируя корреляции всех более коротких лагов. www.geeksforgeeks.org График PACF помогает найти прямую связь между переменной и её прошлыми значениями, отфильтровывая промежуточные задержки. www.geeksforgeeks.org
• Информационные критерии (AIC/BIC). www.geeksforgeeks.org Это статистические показатели, которые оценивают производительность модели. www.geeksforgeeks.org Они помогают выбрать оптимальное запаздывание путём подбора моделей с разными запаздываниями и сравнения их оценок AIC/BIC. www.geeksforgeeks.org
• Метод средней взаимной информации. dspace.tltsu.ru При этом методе в качестве временной задержки выбирается первый локальный минимум функции взаимной информации. dspace.tltsu.ru

Определить оптимальное количество лагов может быть непросто. www.geeksforgeeks.org Слишком небольшое количество задержек может привести к недостаточной подгонке, а слишком большое количество — к чрезмерной подгонке. www.geeksforgeeks.org