PYTHON ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОЕ СГЛАЖИВАНИЕ

Экспоненциальное сглаживание - это метод обработки временных рядов, при котором каждое новое значение ряда учитывается с разной взвешенной силой. В основе метода лежит предположение, что изменения в последних значениях ряда более значимы, чем изменения в старых значениях.

В Python для экспоненциального сглаживания можно воспользоваться библиотекой Pandas. Например, чтобы применить метод экспоненциального сглаживания к временному ряду с помощью функции `ewm`, нужно указать параметр `alpha`, который отвечает за степень влияния новых значений на сглаживание.

import pandas as pd
import numpy as np

# создаем временной ряд
dates = pd.date_range('20220101', periods=12)
ts = pd.Series(np.random.randn(12), index=dates)

# применяем экспоненциальное сглаживание
smoothed = ts.ewm(alpha=0.5).mean()


В этом примере мы создали случайный временной ряд и применили к нему экспоненциальное сглаживание с параметром `alpha` равным 0.5. Чем ближе `alpha` к 1, тем больший вес имеют последние значения ряда.

Метод экспоненциального сглаживания

Лекция 4. Пример прогнозирования с помощью экспоненциального сглаживания. Затухающий тренд.

Как спрогнозировать курс акций на основе экспоненциального сглаживания

Лекция 3. Экспоненциальное сглаживание.Методы Брауна, Хольта-Винтерса.Оценка параметров сглаживания.

Вечер с Дмитрием Конаныхиным 158 \

009 Пример Метода Скользящего Среднего

Лекция 8. Линейная регрессия - анализ остатков. Экспоненциальное сглаживание

Лекция 9. Прогнозирование на основе регрессионной модели

Алгоритмы на Python 3. Лекция №11

Многопоточность и GIL

Новые материалы:

• Библиотека seaborn python
• Python сортировка по дате
• Индикатор rsi python
• Операция 3 4 в python означает
• Метод splitlines python
• Python как удалить
• Определить тип файла python
• Numpy скопировать массив
• Python ключевые аргументы
• Как выучить python
• Ev3 программирование на python
• Python чтение файла word
• Программирование игр создание с нуля python 3 1 полная версия