Моделирование временных рядов 2025/26 — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
Строка 7: Строка 7:
 
'''Лектор и семинарист:''' Зехов Матвей Сергеевич, tg: @mzekhov
 
'''Лектор и семинарист:''' Зехов Матвей Сергеевич, tg: @mzekhov
  
−
Лекции и семинары проходят очно по субботам.
+
Лекции и семинары проходят очно.
 +
 
 +
Лекция:
 +
Семинар:
  
 
== Полезные ссылки ==
 
== Полезные ссылки ==
  
−
[https://t.me/+epD9ELV1DXk3MmY6 Телеграм-чат курса]
+
[https://t.me/+CqJxn5IanMRkYjIy Телеграм-чат курса]
  
 
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course Гитхаб курса]
 
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course Гитхаб курса]
  
−
[https://disk.yandex.ru/d/cheokNEWdUH1rA Записи на Yandex Disk] [https://www.youtube.com/playlist?list=PLHPTLBeVYc8x_Xio7HM0tuFaiF0alCGie Плейлист на YouTube]
 
  
−
[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1fAiz2Fwe1S0_V721i306r55lr9TvstAc_aaD8IXyFF0/edit?usp=sharing Таблица с оценками]
+
[Таблица с оценками]
  
 
[https://github.com/bdemeshev/ts_pset Задачник]
 
[https://github.com/bdemeshev/ts_pset Задачник]
  
 
=== Итоговая оценка за курс ===
 
=== Итоговая оценка за курс ===
−
 
−
ДЗ = 0.2 * ДЗ_1 + 0.2 * ДЗ_2 + 0.2 * ДЗ_3 + 0.2 * ДЗ_4 + 0.2 * ДЗ_5
 
−
 
−
Накоп. = ⅔ * ДЗ + ⅓ * КР
 
  
 
Итог = Округление(0.75 * Накоп. + 0.25 * Экз.)
 
Итог = Округление(0.75 * Накоп. + 0.25 * Экз.)
Строка 49: Строка 47:
 
! Номер !! Дата !! Тема !! Запись
 
! Номер !! Дата !! Тема !! Запись
 
|-
 
|-
−
| 1 || 11.01.2025 || Вводная лекция || [https://disk.yandex.ru/i/SjMOjsnUCyJrSA Видео]
+
| 1 || || Вводная лекция ||  
 
|-
 
|-
−
| 2 || 25.01.2025 || ETS (аддитивная постановка) || [https://disk.yandex.ru/i/TfB_pRrz1mif-Q Видео]
+
| 2 || || ETS (аддитивная постановка) ||  
 
|-
 
|-
−
| 3 || 01.02.2025 || ETS (мультипликативная постановка), общий пайплайн построения модели || [https://disk.yandex.ru/i/I0LD1CgPIxpAyQ Видео]
+
| 3 || || ETS (мультипликативная постановка), общий пайплайн построения модели ||
 
|-
 
|-
−
| 4 || 01.02.2025 || Информационный критерий Акаике. Дивергенция Кульбака-Лейблера || [https://disk.yandex.ru/i/I0LD1CgPIxpAyQ Видео]
+
| 4 || || Информационный критерий Акаике. Дивергенция Кульбака-Лейблера ||
 
|-
 
|-
−
| 5 || 01.02.2025 || Белый шум. MA-процесс. Оператор лага. Автокорреляция и частная автокорреляция || [https://disk.yandex.ru/i/I0LD1CgPIxpAyQ Видео]
+
| 5 || || Белый шум. MA-процесс. Оператор лага. Автокорреляция и частная автокорреляция ||
 
|-
 
|-
−
| 6 || 01.02.2025 || Разница между процессом и уравнением. AR(p)-процесс. Стационарные решения AR(p)-уравнения || [https://disk.yandex.ru/i/I0LD1CgPIxpAyQ Видео]
+
| 6 || || Разница между процессом и уравнением. AR(p)-процесс. Стационарные решения AR(p)-уравнения ||  
 
|-
 
|-
−
| 7 || 01.02.2025 || Детерминированный и стохастический тренд. Порядок интеграции. ARMA, ARIMA || [https://disk.yandex.ru/i/I0LD1CgPIxpAyQ Видео]
+
| 7 || || Детерминированный и стохастический тренд. Порядок интеграции. ARMA, ARIMA ||
 
|-
 
|-
−
| 8 || 01.02.2025 || ADF-тест, KPSS-тест || [https://disk.yandex.ru/i/I0LD1CgPIxpAyQ Видео]
+
| 8 || || ADF-тест, KPSS-тест ||
 
|-
 
|-
−
| 9 || 01.02.2025 || GARCH-модель || [https://disk.yandex.ru/i/I0LD1CgPIxpAyQ Видео]
+
| 9 || || GARCH-модель ||
 
|-
 
|-
−
| 10 || 01.02.2025 || Правдоподобие GARCH-модели || [https://disk.yandex.ru/i/I0LD1CgPIxpAyQ Видео]
+
| 10 || || Правдоподобие GARCH-модели ||
 
|-
 
|-
−
| 11 || 01.02.2025 || Копулы (где-то здесь контрольная) || [https://disk.yandex.ru/i/I0LD1CgPIxpAyQ Видео]
+
| 11 || || Копулы (где-то здесь контрольная) ||
 
|-
 
|-
−
| 12 || 01.02.2025 || VAR || [https://disk.yandex.ru/i/I0LD1CgPIxpAyQ Видео]
+
| 12 || || VAR ||
 
|-
 
|-
−
| 13 || 01.02.2025 || SVAR. BIVAR (дополнительно) || [https://disk.yandex.ru/i/I0LD1CgPIxpAyQ Видео]
+
| 13 || || SVAR. BIVAR (дополнительно) ||
 
|-
 
|-
−
| 14 || 01.02.2025 || Иерархические модели || [https://disk.yandex.ru/i/I0LD1CgPIxpAyQ Видео]
+
| 14 || || Иерархические модели ||
 
|-
 
|-
−
| 15 || 01.02.2025 || MSTL-разложение. Сведение к табличной задаче. Инжиниринг переменных || [https://disk.yandex.ru/i/I0LD1CgPIxpAyQ Видео]
+
| 15 || || MSTL-разложение. Сведение к табличной задаче. Инжиниринг переменных ||  
 
|}
 
|}
  
Строка 146: Строка 144:
  
 
== Контрольная работа ==
 
== Контрольная работа ==
 +
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2025-spring/midterm/midterm.pdf Вариант 2024/2025]
 +
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2025-spring/midterm/solution.pdf Решение 2024/2025]
 +
 
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2024-spring/midterm/midterm.pdf Вариант 2023/2024]
 
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2024-spring/midterm/midterm.pdf Вариант 2023/2024]
 
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2024-spring/midterm/midterm_v2.pdf Пересдача 2023/2024]
 
[https://github.com/Pyatachokk/hse_ts_course/blob/master/2024-spring/midterm/midterm_v2.pdf Пересдача 2023/2024]
Строка 168: Строка 169:
 
== Страницы прошлых лет ==
 
== Страницы прошлых лет ==
  
 +
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D1%80%D1%8F%D0%B4%D0%BE%D0%B2_2024/25 2024/2025]
 
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D1%80%D1%8F%D0%B4%D0%BE%D0%B2_2023/24 2023/2024]
 
[http://wiki.cs.hse.ru/%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D1%80%D1%8F%D0%B4%D0%BE%D0%B2_2023/24 2023/2024]
  

Версия 01:17, 2 декабря 2025

О курсе

Курс по выбору для студентов для студентов 3 курса в 3-4 модулях.

Лектор и семинарист: Зехов Матвей Сергеевич, tg: @mzekhov

Лекции и семинары проходят очно.

Лекция: Семинар:

Полезные ссылки

Телеграм-чат курса

Гитхаб курса


[Таблица с оценками]

Задачник

Итоговая оценка за курс

Итог = Округление(0.75 * Накоп. + 0.25 * Экз.)

где ДЗ_i — оценка за i-е ДЗ, КР — оценка за контрольную работу, Накоп. — накопленная оценка. Экз. — оценка за экзамен. Одно из ДЗ предполагается теоретическим.

Округляется только итоговая оценка. Округление арифметическое.


Автоматы

Всем студентам может быть автоматом выставлена оценка за экзамен, равная Минимум(7,Накоп.). Итоговая оценка будет рассчитана по стандартной формуле. При явке на экзамен эта возможность аннулируется.

Дополнительные условия

  • При невозможности выполнения любого из ДЗ по уважительной причине и при наличии соответствующей справки, студент вправе перенести вес ДЗ на Экзамен. Для этого необходимо передать справку в учебную часть, а также уведомить семинариста. Автомат в таком случае не может быть выставлен.
  • При пропуске КР по уважительной причине вес КР переносится на Экзамен. Для этого необходимо передать справку в учебную часть, а также уведомить семинариста. Автомат в таком случае не может быть выставлен.

Лекции

Номер Дата Тема Запись
1 Вводная лекция
2 ETS (аддитивная постановка)
3 ETS (мультипликативная постановка), общий пайплайн построения модели
4 Информационный критерий Акаике. Дивергенция Кульбака-Лейблера
5 Белый шум. MA-процесс. Оператор лага. Автокорреляция и частная автокорреляция
6 Разница между процессом и уравнением. AR(p)-процесс. Стационарные решения AR(p)-уравнения
7 Детерминированный и стохастический тренд. Порядок интеграции. ARMA, ARIMA
8 ADF-тест, KPSS-тест
9 GARCH-модель
10 Правдоподобие GARCH-модели
11 Копулы (где-то здесь контрольная)
12 VAR
13 SVAR. BIVAR (дополнительно)
14 Иерархические модели
15 MSTL-разложение. Сведение к табличной задаче. Инжиниринг переменных


Семинары

Номер Дата Тема Запись
1 11.01.2025 Базовые библиотеки. Загрузка и предобработка данных. Характеристики временных рядов. Видео
2 18.01.2025 Сведение к табличной задаче Видео
3 25.01.2025 ETS, правдоподобие и прогнозирование Видео
4 01.02.2025 Оценка ETS, нормировка данных, кросс-валидация Видео


Домашние задания

Общие правила

  • Домашние задания сдаются в Anytask. Инвайт будет выслан в групповой чат. Название основного файла должно быть в формате Surname_name_HW#.ipynb, где # - номер задания.
  • Мягких дедлайнов по ДЗ нет. Все дедлайны жёсткие.
  • Студент имеет право два раза за курс просрочить дедлайн по любому из ДЗ (практическому или теоретическому) на 24 часа без штрафа. Или можно просрочить одно ДЗ на 48 часов. Для этого необходимо оставить соответствующий комментарий в anytask.
  • При обнаружении плагиата оценки за домашнее задание обнуляются всем задействованным в списывании студентам, а также подаётся докладная записка в деканат. Следует помнить, что при повторном списывании деканат имеет право отчислить студента.
  • Использование LLM в качестве помощника для домашнего задания не запрещается для небольших элементов кода. Каждый сгенерированный автоматически элемент домашнего задания должен быть помечен явно. Запрещается применение LLM для решения теоретического ДЗ и любых элементов практических ДЗ, требующих теоретических выводов. Любые неразмеченные элементы, выполненные LLM, оцениваться не будут. При попытке несамостоятельного выполнения существенной части ДЗ (на усмотрение лектора или семинариста) работа обнуляется, а также подаётся докладная записка в деканат.


Домашнее задание 1

Выдано:

Дедлайн:


Домашнее задание 2

Выдано:

Дедлайн:


Домашнее задание 3

Выдано:

Дедлайн:

Домашнее задание 4

Выдано:

Дедлайн:

Домашнее задание 5

Выдано:

Дедлайн:

Контрольная работа

Вариант 2024/2025 Решение 2024/2025

Вариант 2023/2024 Пересдача 2023/2024

Вариант 2022/2023

Вариант 2020/2021 Решение

Вариант 2019/2020


Экзамен

Вариант 2023/2024

Вариант 2022/2023 Пересдача 2022/2023

Вариант 2020/2021

Вариант 2019/2020

Страницы прошлых лет

2024/2025 2023/2024

2022/2023

2021/2022

2020/2021

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Моделирование_временных_рядов_2025/26&oldid=94002»