photon писал(а):
PAV писал(а):
Странный этот синий график. Откуда этот излом мог взяться? Есть ли вообще связь между поведением функции до излома и после?
Уж какой есть - видимо, какой-то экономический катаклизм приключился или еще что-то, я не знаю (это зависимость некого показателя работы одной компании во времени), стоит задача спрогнозировать (данные старые), а успешность решения задачи будет определяться сравнением с реальными данными (которые мне неизвестны, но известны проверяющей стороне).
Излом, в общем-то, говорит о существенной нелинейности исследуемого процесса. Возможно, действительно был катаклизьмь, а вот объясняют ли этот катаклизьмь предшествующие данные, не ясно, скорее всего нет, так как данных маловато (при такой вот динамике временного ряда). Хотя, впринципе, какую-то информацию из данных до излома, выудить возможно, но не такими методами которыми вы пытаетесь воспользоваться.
В таких случаях для прогноза не мешало бы знать: а какие вообще факторы влияют на исследуемый показатель. Без этого хороших результатов при экстраполяции получить сложно. А у вас их (факторов) нет, как я понимаю.
Вообще, конечно, возможно работать и с голым временным рядом, но для этого необходимо знать как это делать...
Потом, еще можно добавить, 40% прогноз - это очень много.
Вот, а такой простой подход, которым вы пытаетесь воспользоваться, даже анализом то назвать сложно. Подойдет только для очень линейных простых процессов. Это что-то наподобие осуществления экстраполяции "на глаз".
Скажем, можно сказать, что дальнейшие значения показателя будут расти, и примерно даже видно как.
И наконец, для решения таких задач, существуют различные методы data mining, типа регрессионного анализа в статистике, нейронных сетей в нейроинформатике, svm && rvm в машинном обучении...
Т.е. это довольная сложная задача, если к ней подходить серьезно. Хороший прогноз на реальных данных используя простую экстраполяцию, можно получить разве что случайно, да и то только для очень простых линейных процессов.
