Какие преимущества дает использование ACF и PACF для прогнозирования временных рядов?

Использование ACF и PACF для прогнозирования временных рядов даёт следующие преимущества:

ACF позволяет:

• Выявлять повторяющиеся закономерности или сезонность в данных. www.geeksforgeeks.org Для этого анализируют периодичность значительных пиков в значениях корреляции. www.geeksforgeeks.org
• Оценивать, как влияет значение с предыдущего шага на последующий. docs.ai-razum.ru График ACF показывает корреляцию временного ряда с его лагами (сдвиг ряда на определённый шаг). docs.ai-razum.ru

PACF помогает:

• Определять порядок авторегрессионного (AR) процесса в моделировании временных рядов. www.geeksforgeeks.org Значительные пики в PACF указывают на количество необходимых лагов в модели AR. www.geeksforgeeks.org
• Выбирать значимые признаки для прогнозирования. www.geeksforgeeks.org Понимание значительных лагов с помощью PACF способствует повышению прогностической способности модели. www.geeksforgeeks.org
• Проводить диагностические проверки. www.geeksforgeeks.org Отклонения от ожидаемых шаблонов PACF могут означать неадекватность модели или ошибки. www.geeksforgeeks.org

Таким образом, ACF и PACF позволяют анализировать сложные взаимосвязи между переменными и их предыдущими значениями, что помогает выявлять скрытые закономерности и прогнозировать будущие тенденции с повышенной точностью. www.geeksforgeeks.org