|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных |
||
Анализ данных с временной структуройучебный курс
- Авторы: Заплетин М.П., Попов О.В.
- Год создания: 2025
- Организация: МГУ имени М.В. Ломоносова
- Описание: Гауссовские линейные авторегрессионные модели. Основные понятия. AR, ARMA, ARIMA, SARIMA, ARCH, GARCH. Свойства, подбор параметров, проверка корректности Построение автоматизированного пайплайна для решения задачи регрессии на данных с временной структурой. Компоненты. Особенности. Проверка эффективности Задача выявления аномалий в данных с временной структурой. Задача выявления разладки временного ряда Построение признакового пространства. Основные понятия задачи выделения значимых факторов Фильтрационные методы выделения значимых факторов. Начала информационной теории. Совместная информация, трансфертная энтропия Близкие к Байесовским методы анализа данных с временной структурой. Марковские цепи. Класс алгоритмов Monte Carlo Marcov Chain. Фильтр Калмана.
- Добавил в систему: Попов Олег Владимирович