俄语版时间序列分析教程：ETS和ARIMA方法

从给定的文件信息中，我们可以提取出以下知识点： 1. **ETS模型（Error, Trend, Seasonality Model）**: ETS模型是一种用于时间序列预测的统计方法，它是Error、Trend和Seasonality的缩写，即误差、趋势和季节性。在时间序列分析中，ETS模型特别适合于那些带有明显趋势和/或季节性周期变化的数据。ETS模型通过分解时间序列数据为这三个组成部分，对每个部分进行建模和预测，最后将它们组合起来以预测未来的时间点上的值。ETS模型通常需要使用软件包或者编程语言中的特定函数来实现。 2. **ARIMA模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model）**: ARIMA模型是另一种广泛应用于时间序列预测的方法，由自回归项（AR）、差分项（I，Integrated）和移动平均项（MA）三部分组成。ARIMA模型主要用于处理非季节性的时间序列数据，能够有效地预测未来一段时间内的数据趋势。为了应用ARIMA模型，首先需要对数据进行平稳性检验，因为ARIMA要求时间序列是平稳的，所以往往需要对数据进行差分操作。随后，通过自相关和偏自相关图来确定模型中AR和MA部分的参数。ARIMA模型在金融分析、市场预测、库存管理等领域有广泛应用。 3. **时间序列分析**: 时间序列分析是一系列分析数据点按时间顺序排列的方法，用于识别数据的模式、趋势和周期性。通过对时间序列数据的分析，可以对数据的未来值做出预测。时间序列分析的常见方法除了ETS和ARIMA外，还包括指数平滑法、季节性分解的时间序列预测（STL）、长短期记忆网络（LSTM）等。 4. **Jupyter Notebook**: Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许用户创建和共享包含实时代码、方程、可视化和解释文本的文档。Jupyter Notebook广泛用于数据清洗和转换、统计建模、机器学习、数据可视化、科学计算等领域。它支持多种编程语言，如Python、R、Julia等。在时间序列分析中，Jupyter Notebook可以用作教学工具，展示和解释代码以及与学生互动。 5. **俄语教程**: 文件信息中的"俄语"一词提示了教程的目标受众可能为讲俄语的学生或对使用俄语进行数据分析和建模感兴趣的专业人士。这意味着教程在解释概念和编写代码时会使用俄语，这有助于俄语使用者理解和学习这些复杂的统计和数据分析方法。 6. **学生教程**: 文件被标识为"学生教程"表明教程的内容和难度将更适合学生或初学者学习。它可能包括基础概念的介绍、逐步的指导、示例数据集的使用以及详细的解释说明，便于学生跟随教程逐步掌握ETS和ARIMA等时间序列分析方法。 结合以上分析，我们可以推断出，文件"tssp_tutorials_2020_21"很可能是包含了一系列关于ETS和ARIMA模型的教程，用俄语编写，以Jupyter Notebook格式呈现。该教程可能会涉及理论解释、模型参数的确定、代码实现和数据预测的练习，目的是为了让学生能够理解和应用这两种重要的时间序列分析方法。由于教程以Jupyter Notebook的形式存在，学习者可以直观地看到代码执行的结果和分析的图形展示，从而更加深入地理解和学习时间序列分析。