Комментарии: Статистический анализ https://openforecast.org/ru/etextbook/forecasting_toolbox/data-analysis-stat/ О том как смотреть в будущее Thu, 29 Apr 2021 10:24:28 +0000 hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.9.4 Автор: Ivan Svetunkov https://openforecast.org/ru/etextbook/forecasting_toolbox/data-analysis-stat/#comment-154 Thu, 29 Apr 2021 10:24:28 +0000 https://openforecast.org/?page_id=233#comment-154 В ответ на Ольга Саранчукова.

Здравствуйте, Ольга!

Спасибо за комментарий, но тут нет опечатки. Квартиль — это квантиль, кратный 25%. То есть это частный случай квантиля.

]]> Автор: Ольга Саранчукова https://openforecast.org/ru/etextbook/forecasting_toolbox/data-analysis-stat/#comment-153 Thu, 29 Apr 2021 05:00:54 +0000 https://openforecast.org/?page_id=233#comment-153 опечатка — в статье есть термин «кваРтиль» :)
но огромное спасибо за ваш труд

]]> Автор: Алексей Соловьев https://openforecast.org/ru/etextbook/forecasting_toolbox/data-analysis-stat/#comment-138 Tue, 18 Feb 2020 09:04:01 +0000 https://openforecast.org/?page_id=233#comment-138 Спасибо за быстрый ответ.

]]> Автор: Ivan Svetunkov https://openforecast.org/ru/etextbook/forecasting_toolbox/data-analysis-stat/#comment-137 Mon, 17 Feb 2020 13:38:00 +0000 https://openforecast.org/?page_id=233#comment-137 В ответ на Алексей Соловьев.

Любопытно.
Один из вариантов (не идеальный, а скорее просто решение на коленке) — рассчитать MAD для каждого ряда, по нему — по формуле (17) ско. Затем построить 95% прогнозные интервалы по выборке на основе нормального распределения (с оценённым мат. ожиданием и ско), и смотреть, что вышло за границы. В таком методе очень много ограничений и неестественных допущений, но это быстрое решение проблемы.

]]> Автор: Алексей Соловьев https://openforecast.org/ru/etextbook/forecasting_toolbox/data-analysis-stat/#comment-136 Mon, 17 Feb 2020 13:28:25 +0000 https://openforecast.org/?page_id=233#comment-136 Спасибо,доступно и с примерами для проверки в R .
Я иногда использую online компилятор на сайте https://rextester.com/ ,базовые пакеты установлены и можно даже в телефоне попробовать ваши примеры.
Вопрос:есть продажи за 12 месяцев : 0.0.0.0.1.61.62.0.0.0.0.2.
Визуально бросается два выброса «61 и 62».
Таких «товаров» может быть 81000*35 строк, и нет возможности использовать R.
Только эксель с VBA.
Как можно предварительно оценить выборки на наличие выбросов ,а потом использовать IRQ?
Эксцесс не поможет,т.к. 61.62. расположены «рядом»
А прогонять все выборки через алгоритм «boxplot» в экселе займет много ресурсов.
Спасибо

]]> Автор: Александр https://openforecast.org/ru/etextbook/forecasting_toolbox/data-analysis-stat/#comment-78 Wed, 09 Jan 2019 11:24:32 +0000 https://openforecast.org/?page_id=233#comment-78 Интересная статья, спасибо.

]]>