Модели функции

AutoRegression

AutoRegression(C, A0, X{t}, A1, X{t-1} ...)

• C — постоянная,
• A0 ... An — коэффициенты регрессии,
• X(t) ... X(t-n) — значения ряда.

Применяется для построения пользовательской модели авторегрессии вида Прогноз = С + A0 X(t) + A1 X(t-1) + ...

ExpMovingAverage

ExpMovingAverage(X{t}, X{t-1} ...)

• Аргументы — значения числового ряда

Применяется для построения пользовательской модели экспоненциально сглаженного скользящего среднего.

Экспоненциально сглаженное скользящее среднее, в отличие от простого скользящего среднего придает последним наблюдениям более значимый вес, чем предпоследним, и т.д.

Формула вычисления задается рекуррентным соотношением: EMA(t) = a X(t) + (1 - a) EMA(t-1), где EMA(k) — значение экспоненциально сглаженного скользящего среднего в точке k, a — параметр сглаживания, a = 2 / (n + 1), где n — ширина окна.

MovingAverage

MovingAverage(X{t}, X{t-1} ...)

• Аргументы — значения числового ряда

Применяется для построения пользовательской модели простого скользящего среднего в пользовательских моделях.

Формула вычисления скользящего среднего: MA = (X(t) + ... + X(t - n))/n.