Изменение процедуры моделирования

Можно выбрать один из типов процедуры моделирования:

По умолчанию Соответствует стандартному моделированию временного ряда
Только на основе прогнозируемых переменных Работает как модель классификации/регрессии, построенной на прогнозируемых переменных с сигналом в качестве цели. Этот режим может быть использован для уточнения и проверки прогнозируемых переменных или определения ненужных переменных.
Деактивировать тренды полинома Создает все модели, кроме содержащих тренд полинома.
Пользоват. Позволяет активировать или деактивировать типы моделей, которые будут создаваться временным рядом при анализе сигнала. В следующей таблице приведены типы моделей, которые можно деактивировать.

Типы моделей, которые можно деактивировать в пользовательской процедуре моделирования

Компонент Тип модели Описание
Тренды Задержка 1 Прошлое значение сигнала
Задержка 2 Позапрошлое значение
Разница второго порядка Тренд, использующий двойную разницу для распространения наклона сигнала
Линейно во времени Линейная регрессия во времени
Полиномиально во времени Полиномиальная регрессия во времени
Линейно в прогнозируемых переменных Линейная регрессия в прогнозируемых переменных
Линейно во времени и линейно в прогнозируемых переменных Линейная регрессия во времени и в прогнозируемых переменных
Полиномиально во времени и линейно в прогнозируемых переменных Полиномиальная регрессия во времени и линейная регрессия в прогнозируемых переменных
Периодичности Цикличность Распознавание циклических переменных
Сезонности Распознавание сезонных переменных
Периодические прогнозируемые переменные Использование прогнозируемых переменных как периодических
Колебания Авторегрессия Построение авторегрессионной модели