Какие существуют методы сглаживания случайных отклонений в наборе данных?

Некоторые методы сглаживания случайных отклонений в наборе данных:

• Простой экспоненциальный метод. blog.sf.education Популярный метод из-за простоты расчёта, гибкости и высокой производительности. blog.sf.education Использует вычисление среднего значения для присвоения экспоненциально убывающих весов, начиная с самого последнего наблюдения. blog.sf.education
• Скользящее среднее. blog.sf.education docs.exponenta.ru Метод используют при незначительных сезонных колебаниях или их полном отсутствии. blog.sf.education Сглаживание данных по скользящему среднему применяют для выделения случайных изменений. blog.sf.education
• Случайное блуждание. blog.sf.education Метод сглаживания данных, который обычно используют для описания закономерностей в финансовых инструментах. blog.sf.education Предполагает, что случайная величина даст потенциальные точки данных при добавлении к последней доступной точке данных. blog.sf.education
• Экспоненциальное скользящее среднее. blog.sf.education При использовании этого метода к историческим наблюдениям применяют веса после использования метода экспоненциального сглаживания. blog.sf.education Основное внимание уделяется последним наблюдениям за данными. blog.sf.education
• Метод Савицки-Голая. docs.exponenta.ru Популярный метод сглаживания, который используют при обработке сигналов. docs.exponenta.ru
• Метод Lowess. docs.exponenta.ru Метод сглаживания, который особенно полезен, когда в данных помимо шума присутствуют отклонения. docs.exponenta.ru