Модель авторегрессии: особенности, процесс и выводы

Предсказание будущего часто требует технической базы. В практическом мире аналитики предсказывают будущую стоимость на основе прошлой стоимости товара или тенденций на рынке. В статистической модели она называется авторегрессионной, если она способна предсказывать будущие значения с учетом ряда фактических данных прошлых значений.

Например, авторегрессионная модель может быть использована для определения цены акций в будущем на основе ее прошлых результатов. Аналитики используют только прошлые данные в качестве входных данных для моделирования поведения.

Поэтому приставка «авто» (греческое значение «я») используется в названии авторегрессии. Модели AR также называются условными моделями, переходными моделями или марковскими моделями.

Об авторегрессионной (AR) модели

В статистике, эконометрике или даже в обработке изображений модель авторегрессии (AR) считается типом случайного процесса. Это означает, что он используется для иллюстрации статистики ряда определенных изменяющихся во времени событий в природе, экономике и т. Д.

Практически во временных рядах наблюдается сходство между прошлыми и настоящими значениями. Это подразумевает объем автокорреляции в таких данных. Например, зная цену акции сегодня, мы часто можем сделать приблизительный прогноз ее завтрашней оценки. Это указывает на корреляцию, аспект, на котором основана авторегрессионная модель.

Модель авторегрессии (AR) — одна из моделей прогнозирования, построенная на методах регрессии. Модели множественной регрессии прогнозируют переменную, используя линейную комбинацию предикторов; тогда как авторегрессионная модель использует комбинацию прошлых значений, которыми обладает переменная. В отличие от моделей авторегрессии с распределенным запаздыванием (ADL), модели AR основаны на последовательных корреляциях между объектами во временном ряду.

Следовательно, авторегрессия (AR) является моделью временных рядов. Авторегрессионная модель предназначена для прогнозирования будущих значений на основе значений прошлых событий. Он использует входные данные из наблюдений за предыдущими шагами и с помощью уравнения регрессии прогнозирует значение на следующем временном шаге. Эта модель может привести к точным прогнозам по целому ряду проблем временных рядов.

Обычно используется алгоритм, основанный на корреляциях (последовательных корреляциях), полученных в пределах значений в данном временном ряду, и значений, которые предшествуют им и следуют за ними. Гипотеза о том, что прошлые значения влияют на текущие значения, делает статистический метод полезным для анализа природы, такой как погода, финансы, например, экономика и другие процессы, подверженные изменениям во времени.

Читайте: Модель линейной регрессии

Характерные особенности

• Модели авторегрессии помогают прогнозировать будущие значения на основе прошлых значений.
• Модели авторегрессии используются в техническом анализе для прогнозирования будущих тенденций.
• Авторегрессионные модели основаны на теории о том, что будущее будет похоже на прошлое.
• Данные временных рядов — это данные, собранные в одной и той же единице наблюдения за несколько периодов.

Прогноз зависит от нестабильных условий, таких как быстрый технологический скачок или, в случае финансовой сферы, рыночные условия под влиянием финансовых кризисов и т. д.

Процесс дополненной реальности

Процесс представляет собой линейную регрессию. Это регрессия данных в текущей серии временных шкал по сравнению со значениями прошлых единиц или нескольких в той же серии.

В регрессионном анализе, обычно при «обычной» линейной регрессии, значение переменной результата (Y) в некоторый момент времени «t» остается непосредственно связанным с предикторной переменной (X).

Здесь простая линейная регрессия и модели AR отличаются тем, что Y остается зависимым от X, а также от предыдущих значений Y. Корреляционный анализ — это метод, используемый для количественного определения связей между двумя непрерывными переменными.

Процесс AR является одним из стохастических процессов. Согласно теории вероятностей, она имеет степень неопределенности или в некоторой степени обусловлена ​​случайностью. Случайность означает, что вы можете легко предсказать будущие тенденции, хорошо в рамках исторического набора данных. Но вы никогда не будете точны ни на цент.

Процесс обычно требует приближения и «достаточно близко», чтобы на него можно было положиться в большинстве случаев.

Дополненная реальность на вынос

Аналитики в отрасли часто с нетерпением ждут статистических методов прогнозирования и прогнозирования. Обучение, связанное с моделью авторегрессии (AR), всегда помогает профессиональным аналитикам уверенно работать над проектами Data Science и Data Analysis. Учебные курсы по этому предмету, проводимые такими поставщиками, как upGrad, помогают продвигаться вперед. Бренд upGrad — это онлайн-платформа высшего образования, предлагающая широкий спектр отраслевых программ, которые помогут вам добиться профессионального успеха.

Что дальше?

Если вам интересно узнать о науке о данных, ознакомьтесь с дипломом IIIT-B & upGrad PG в области науки о данных, который создан для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1- on-1 с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Изучайте онлайн- курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.