ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

Data Structures: Time Series Data Explained Simply

Автор: Practical stats

Загружено: 2026-01-14

Просмотров: 22

Описание: Welcome to this deep dive into Time Series Analysis! In the world of data, a Time Series is the "movie" of a single variable, allowing us to see not just where we are, but where we are likely going.

This video covers the fundamental concepts you need to master:
Decomposition: Understanding the plot (Trend, Seasonality, Cyclical movements, and Noise).
Statistical Rigor: Why Stationarity is crucial and how Differencing is used to achieve it.
Autocorrelation: Measuring the relationship between a value and its past (Lag plots, ACF).
Smoothing: Filtering noise to reveal the trend (Moving Average, Golden Cross).
Volatility: Understanding non-constant variance (Heteroscedasticity).
Forecasting: Building powerful models like ARIMA, LSTMs, and Facebook’s Prophet.
Time series analysis transforms chaotic numbers into a coherent narrative. Master the "movie" of your data to anticipate change and predict the future!
(References: Box & Jenkins, Hyndman, Gujarati, Brockwell & Davis)Etiquetas (Tags) -

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Data Structures: Time Series Data Explained Simply

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Обсуждение временных рядов: модель ARIMA

Обсуждение временных рядов: модель ARIMA

Econometrics Explained: The Core Difference Between Pooled & Longitudinal Data

Econometrics Explained: The Core Difference Between Pooled & Longitudinal Data

181 - Многомерное прогнозирование временных рядов с использованием LSTM

181 - Многомерное прогнозирование временных рядов с использованием LSTM

Как работает автокорреляция

Как работает автокорреляция

Обсуждение временных рядов: автокорреляция и частичная автокорреляция

Обсуждение временных рядов: автокорреляция и частичная автокорреляция

Что такое стационарность

Что такое стационарность

Преобразование Фурье: лучшее объяснение (для начинающих)

Преобразование Фурье: лучшее объяснение (для начинающих)

Сберегите колени: 5 упражнений лучше, чем приседания (После 50)

Сберегите колени: 5 упражнений лучше, чем приседания (После 50)

Что такое разложение временного ряда

Что такое разложение временного ряда

Все, что вам нужно знать о теории управления

Все, что вам нужно знать о теории управления

Введение в анализ временных рядов и прогнозирование

Введение в анализ временных рядов и прогнозирование

Time Series Stationarity Explained Simply: A Guide For Beginners

Time Series Stationarity Explained Simply: A Guide For Beginners

What is Time Series Analysis?

What is Time Series Analysis?

Complete Time Series Analysis and Forecasting with Python

Complete Time Series Analysis and Forecasting with Python

Польша Выкапывает Тонны Грунта со Дна Балтийского Моря, Чтобы Лишить Россию Контроля над Ним

Польша Выкапывает Тонны Грунта со Дна Балтийского Моря, Чтобы Лишить Россию Контроля над Ним

Японский метод: Как убить любую зависимость

Японский метод: Как убить любую зависимость

Data Structures: Panel Data Explained Simply

Data Structures: Panel Data Explained Simply

Уоррен Баффет: Если вы хотите разбогатеть, перестаньте покупать эти 5 вещей.

Уоррен Баффет: Если вы хотите разбогатеть, перестаньте покупать эти 5 вещей.

What is Autocorrelation? Time Series Intuition, Stationarity With Examples

What is Autocorrelation? Time Series Intuition, Stationarity With Examples

Fixed Effects Explained Simply: The Secret to Causal Inference with Panel Data (Econometrics)

Fixed Effects Explained Simply: The Secret to Causal Inference with Panel Data (Econometrics)

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]