Model autoregresiv: caracteristici, proces și livrare

Predicțiile viitoare necesită adesea o bază tehnică. În lumea practică, analiștii prezic valorile viitoare pe baza valorilor trecute ale unei mărfuri sau ale unei tendințe de pe piață. Într-un model statistic, este numit autoregresiv dacă este capabil să prezică valori viitoare având în vedere o serie de date faptice ale valorilor trecute.

De exemplu, un model autoregresiv ar putea fi angajat pentru a determina un preț al acțiunilor în viitor, pe baza performanței sale anterioare. Analiștii folosesc doar datele din trecut ca intrare pentru a modela comportamentul.

Prin urmare, prefixul „auto” (înțelesul grecesc, „self”) este folosit în numele autoregresiv. Modelele AR sunt denumite și modele condiționate, modele de tranziție sau modele Markov.

Despre modelul autoregressiv (AR).

În statistică, econometrie sau chiar procesarea imaginilor, modelul autoregresiv (AR) este considerat un tip de proces aleatoriu. Adică, este folosit pentru a ilustra statisticile unei serii de evenimente definite care variază în timp din natură, economie etc.

Practic, în seriile de timp se observă asemănări între valorile trecute și cele prezente. Aceasta implică domeniul de aplicare al autocorelației în cadrul unor astfel de date. De exemplu, cunoscând prețul acțiunilor de astăzi, putem face adesea o prognoză aproximativă despre evaluarea acestuia mâine. Aceasta indică corelația, aspectul pe care se bazează modelul autoregresiv.

Modelul Autoregresiv (AR) este unul dintre modelele de prognoză construite pe metode de regresie. Modelele de regresie multiplă vor prognoza o variabilă folosind o combinație liniară de predictori; în timp ce modelul autoregresiv utilizează o combinație de valori din trecut pe care le posedă variabila. Spre deosebire de modelele Autoregressive Distributed Lag (ADL), modelele AR se bazează pe corelații seriale între entitățile dintr-o serie de timp.

Prin urmare, Autoregresia (AR) este un model de serie de timp. Modelul autoregresiv este menit să prezică valorile viitoare pe baza valorilor din evenimentele trecute. Utilizează datele de intrare din observațiile pașilor anteriori, iar utilizarea ecuației de regresie prezice valoarea la următorul pas de timp. Acest model poate avea ca rezultat previziuni precise pentru o serie de probleme de serie cronologică.

În mod obișnuit, folosește algoritmul bazat pe corelațiile (corelația în serie) derivate din valorile dintr-o serie de timp dată și pe valorile care le conduc și le succed. Ipoteza că valorile trecute afectează valorile actuale face ca tehnica statistică să fie utilă pentru analiza naturii, cum ar fi vremea, finanțele, de exemplu economia și alte procese supuse variației în timp.

Citiți: Model de regresie liniară

Caracteristici importante

• Modelele autoregresive ajută la prezicerea valorilor viitoare pe baza valorilor trecute.
• Modelele autoregresive sunt utilizate în analiza tehnică pentru a prognoza tendințele viitoare.
• Modelele autoregresive se bazează pe teoria că viitorul va semăna cu trecutul.
• Datele din seria temporală sunt date colectate pe aceeași unitate de observație în mai multe perioade.

Predicția este supusă unor condiții volatile, precum creșterea rapidă a tehnologiei, sau în cazul domeniului financiar, condițiile de piață influențate de crizele financiare etc.

Procesul AR

Procesul este o regresie liniară. Este regresia datelor din seria curentă de cronologie față de valorile trecutului unul sau mai multor din aceeași serie.

În analiza regresiei, de obicei în regresia liniară „regulată”, valoarea variabilei de rezultat (Y) la un moment dat „t” în timp, rămâne direct legată de variabila predictor (X).

Aici, regresia liniară simplă și modelele AR diferă în modul în care Y rămâne dependent de X și, de asemenea, de valorile anterioare pentru Y. Analiza corelației este o tehnică utilizată pentru a cuantifica asocierile dintre două variabile continue.

Procesul AR este unul dintre procesele stocastice. Conform teoriei probabilității, are grade de incertitudine sau, într-o anumită măsură, aleatorietatea indusă. Aleatoritatea implică că ați putea prezice cu ușurință tendințele viitoare, bine în cadrul setului istoric de date. Dar nu fii niciodată exact cu un cent la sută.

Procesul necesită, de obicei, o aproximare și „suficient de aproape” pentru a se baza în majoritatea evenimentelor.

AR Takeaway

Analiștii din industrie așteaptă adesea cu nerăbdare tehnici statistice în prognoză și predicție. Învățarea legată de modelul Autoregressiv (AR) îi ajută întotdeauna pe analiștii profesioniști să ia cu încredere proiectele Data Science și Data Analysis. Cursurile de formare în materie, de către furnizori precum upGrad, ajută la călătoria înainte. Brandul upGrad este o platformă online de învățământ superior care oferă o gamă largă de programe relevante pentru industrie, pregătite să vă conducă succesul profesional.

Ce urmează?

Dacă sunteți curios să aflați despre știința datelor, consultați Diploma PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este creată pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu experți din industrie, 1- on-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență profesională cu firme de top.

Învață cursuri de știință a datelor online de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.