Прескочи на главни садржај
🔒 Режим прегледа. Првих петнаест Foundations лекција је бесплатно; ова је Pro. Покрените 7-дневни trial да откључате едитор, AI савете и остатак курса. Картица је обавезна, можете отказати у било ком тренутку у Dashboard.
Покрени 7-дневни trial →
⚡
← Kursevi
›
Data Science Applied
›
Модул 6 · Дубоко учење + МЛОпс
›
Временска серија: провера стационарности
quiz
100 / 104
🇷🇸
SR
▼
↗
Подели
⋯
Више
+100 XP
📋
Zadatak
📖
Teorija
🤖
AI Pomoć
Zadatak
📝 **Питање:** Брзо проверите да ли је серија непокретна? 📋 Изаберите тачан одговор. 💡 **Савет:** Поново прочитајте горњу теорију ако нисте сигурни.
🎯 Kviz
Pitanje
📝 **Питање:** Брзо проверите да ли је серија непокретна? 📋 Изаберите тачан одговор. 💡 **Савет:** Поново прочитајте горњу теорију ако нисте сигурни.
A
Eyeball the matplotlib line — if the trend looks flat over the visible window it's safe to treat as stationary.
B
ADF test: p<0.05 rejects null of unit root → stationary. Plus rolling mean/std plots.
C
FFT and check that the dominant frequency component sits below the Nyquist rate of the sampling cadence.
D
Doesn't matter — modern Prophet and transformer-based forecasters handle non-stationary inputs out of the box anyway.
Odgovori
💬 Diskusija
Budi prvi — postavi pitanje ili podeli savet.
Prijavi se
da bi se pridružio diskusiji. Čitanje je besplatno.
Učitavanje diskusije…