Какие методы прогнозирования используются в современной статистике?

Некоторые методы прогнозирования, которые используются в современной статистике:

• Автокорреляционный анализ. 1 Статистический метод для измерения корреляции между временным рядом и запаздывающей версией самого себя с различными временными задержками. 1 Помогает выявить закономерности и зависимости в данных временного ряда. 1
• Анализ тенденций. 1 Процесс выявления и анализа долгосрочного движения или направленности временного ряда. 1 Тенденции могут быть линейными, экспоненциальными или нелинейными и важны для понимания лежащих в их основе закономерностей и составления прогнозов. 1
• Анализ сезонности. 1 Включает в себя выявление и количественную оценку повторяющихся закономерностей, чтобы понять их влияние на данные. 1
• Декомпозиция. 1 Разделяет временной ряд на составляющие его компоненты, как правило, тренд, сезонность и остаточную величину (ошибку). 1
• Рекуррентные нейронные сети (RNN) и сети долговременной кратковременной памяти (LSTM). 1 Это архитектуры глубокого обучения, предназначенные для обработки последовательных данных. 1 Они могут фиксировать сложные временные зависимости в данных временных рядов, что делает их мощными инструментами для решения задач прогнозирования, особенно при работе с крупномасштабными и многомерными данными. 1
• Скрытая марковская модель (HMM). 1 Это статистическая модель, используемая для описания последовательностей наблюдаемых событий, генерируемых лежащими в основе скрытыми состояниями. 1

Выбор метода прогнозирования зависит от целей исследования, специфики процесса, а также имеющихся данных о прошлом состоянии рассматриваемого объекта. 3