Какие математические модели используются для прогнозирования роста данных?

Для прогнозирования роста данных используются различные математические модели, среди них:

• Модели временных рядов. dspace.www1.vlsu.ru sky.pro Направлены на поиск зависимостей внутри анализируемого процесса и базируются на знании прошлых значений объекта прогнозирования. dspace.www1.vlsu.ru Выделяют два основных вида таких моделей: аддитивную и мультипликативную. blog.sf.education sky.pro Аддитивная модель применяется, когда сезонные колебания примерно постоянны по величине, а мультипликативная — когда амплитуда сезонных колебаний возрастает или убывает пропорционально уровню тренда. sky.pro
• Статистические модели. dspace.www1.vlsu.ru earchive.tpu.ru В них зависимость будущего значения от прошлого задана в виде уравнения. earchive.tpu.ru Примеры таких моделей: регрессионные (линейная регрессия, нелинейная регрессия), авторегрессионные (ARIMAX, GARCH, ARDLM), модель экспоненциального сглаживания и другие. earchive.tpu.ru
• Структурные модели. dspace.www1.vlsu.ru earchive.tpu.ru В них будущее значение описывается в зависимости от прошлых параметров в виде некоторой структуры и правил перехода по ней. dspace.www1.vlsu.ru earchive.tpu.ru К структурным моделям относят нейронные сети, цепи Маркова, различные классификационные деревья и другие. dspace.www1.vlsu.ru
• Методы машинного обучения. elar.urfu.ru Используют имеющиеся данные для построения математической модели, способной предсказывать будущие значения. elar.urfu.ru Некоторые методы машинного обучения: линейная регрессия, деревья решений, алгоритмы кластеризации. elar.urfu.ru

Выбор адекватной модели прогнозирования зависит от целей исследования, специфики процесса, а также имеющихся данных о прошлом состоянии рассматриваемого объекта. dspace.www1.vlsu.ru