Сглаживание временного ряда – это процесс, который используется для уменьшения влияния случайных колебаний и шумов в данных, чтобы лучше выявить основные тенденции и паттерны. Когда мы говорим о сглаживании временного ряда, мы имеем в виду устранение:

• Случайных остатков: Это колебания, которые происходят из-за случайных факторов и не имеют систематического характера.
• Шума: Шум может быть вызван различными внешними факторами, которые не связаны с основной тенденцией временного ряда.
• Сезонных колебаний: Если временной ряд имеет выраженные сезонные эффекты, то сглаживание может помочь выделить долгосрочные тренды, убирая сезонные изменения.

Основные методы сглаживания временных рядов включают:

1. Скользящее среднее: Это метод, при котором значения временного ряда усредняются за определенный период времени.
2. Экспоненциальное сглаживание: Этот метод придает больший вес более свежим наблюдениям, что позволяет лучше реагировать на изменения в данных.
3. Сглаживание с использованием фильтров: Например, фильтр Холта-Уинтерса, который учитывает тренды и сезонные колебания.

Таким образом, сглаживание временного ряда помогает устранить нежелательные остатки, позволяя лучше анализировать данные и принимать более обоснованные решения.