Комментарии 3
Очень странная статья. Одно только название вызывает .
когнитивный диссонанс
ассоциация: "Исчерпывающе полное изложение квантовой теории поля со всеми доказательствами и выводом всех формул для чайников в двух словах"
И дальше не лучше. Буквально по каждому пункту сформулированы какие-то догмы, которые верны лишь в некоторых частных случаях, но сформулированы в таком стиле, будто бы они универсальные и всеобщие. Например:
Каждый временной ряд состоит из нескольких компонентов: (...)
Во-первых, не каждый. Есть куча временных рядов, где некоторые (или даже все) перечисленные составляющие отсутствуют. Например в солнечной активности практически нет сезонности. В огромной массе геофизических временных рядов (похожих на фликкер-шум) нет цикличности. А в выходном сигнале генератора белого шума нет вообще никаких компонент. Только БШ. Как и в ряде-константе. И т.д. и т.п.
Во-вторых, кроме случайных колебаний, в сигналах очень часто присутствует некоррелированный шум. А под "случайными колебаниями" Вы, похоже, имеете в виду вовсе не колебания, а аномалии или выбросы по типу дельта-функций? Но тогда лучше так и напишите. Т.к. чтобы пронаблюдать именно колебание, оно должно длиться хотя бы несколько дискретов (квантов времени). Иначе странно так его называть.
Типы временных рядов
Тоже КД. Почему вдруг селектор "регулярные-нерегулярные" описан в тексте, а селекторы "детерминированные-недетерминированные" и "стационарные-нестационарные" в виде таблицы, да еще и организованной в виде линейного списка (а не таблички 2х2, как должно быть по сути)? Да-да, детерминированный ряд вполне может быть еще и стационарным (а может и нет). Вы хотите помочь начинающим - но такая таблица их только запутает. А еще, при чем тут аналитики? Кроме них, никто больше таких различий не делает? А "аналитики" больше никаких градаций не вводят?
Свойства стационарного ряда
Из текста складывается впечатление, что это исчерпывающий список его свойств. Или по крайней мере достаточный. Что совершенно неверно. Кстати, критерий KPSS в общем случае настолько беспомощен, что тут я бы вообще про него не писал. Тут на Хабре совсем недавно была статья, где автор продемонстрировал его полную профнепригодность (там он не смог отклонить гипотезу о стационарности в вопиюще нестационарном случае, показанном на картинке). Будучи применен формально, он лишь введет в заблуждение неискушенного читателя. Проще сказать так: в природе (и в практике анализа эконометрических временных рядов) стационарных сигналов не бывает. Вообще никогда. Да, это некоторое преувеличение, но не слишком серьезное - вероятность столкнуться с по-настоящему стационарным сигналом в этой предметной области исчезающе мала. Как говорится,
не бывает здоровых, есть недообследованные ;-)
Может случиться такое, что ряд очень короткий, и данных совсем мало, и тогда мы не можем отклонить нулевую гипотезу о стационарности с приемлемым уровнем значимости. Приходится ее принимать. Но для реальных рядов хотя бы из сотни точек такое уже почти невозможно, за исключением крайне редко встречающихся аномалий. Только не надо молиться на KPSS - он тут не показатель. (Точнее, если он отвергает стационарность, то это надо принять за факт, а если нет - то это еще ничего не значит). Вообще, стационарность означает, что НИКАКИЕ свойства сигнала не зависят от времени. Это дает нам безумный простор для построения критериев стационарности. Дайте мне произвольный эмпирический ряд, и если я покажу, что хоть что-то там зависит от времени (как правило, это делается элементарно), то все, привет нулевой гипотезе!
Кстати, приведенный в табличке пример стационарного ряда - гарантированно не стационарен. И взятие приращений тоже в большинстве случаев стационарность не гарантирует (хотя шансы растут).
Как подготовить данные временного ряда к анализу?
Тут вообще ерунда какая-то написана. Вы как промпт для ChatGPT формулировали? У всех языковых моделей сейчас есть доступ к базе научных статей. Неужели нельзя было попросить модель надергать из них чего-то более связного?
В общем, тут и дальше можно придраться практически к каждому тезису. И это туториал?! Я мог бы написать в десять раз больше претензий, но жаль времени, так как уверен, что статья уже завтра будет в черновиках.
Уважаемая Skillfactory! Я не против языковой модели в качестве помощника. Но ведь надо же потом проверять этот текст! Судя по Вашему профилю, у Вас должны быть компетентные специалисты в этой области. Почему бы не попросить кого-то из них отредактировать вывод ЯМ, прежде чем предлагать его публике? Это все равно, как выкладывать непроверенный перевод с грамматическими и синтаксическими ошибками. Такая статья просто дискредитирует не только Вашу репутацию, но и всю тематику работы с временными рядами.
С огромным сожалением, что приходится все это писать, <автор коммента>
Перед применением преобразования нужно определить λ. И если λ = 0, то применяется логарифмирование.
У вас в формуле при лямбда ноль идёт деление на ноль
Странно, что анализируя временные ряды вы не рассматриваете статистику и понятие ансамбля и выборочной функции .
Анализ временных рядов: полное руководство для начинающих