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Introduction to Time Series

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Introduction to Time Series

Trevor Leslie

Dozent: Trevor Leslie

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 51 Stunden
3 Wochen bei 17 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Auf einen Abschluss hinarbeiten
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Data Analysis in R
  • Kategorie: Time Series Analysis And Forecasting

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Mai 2024

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27 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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In diesem Kurs gibt es 9 Module

Welcome to Introduction to Time Series! In this module we'll define time series and time series models, and we'll develop some intuition for the fundamental concept of stationarity, and why it's useful.

Das ist alles enthalten

8 Videos6 Lektüren4 Aufgaben1 Diskussionsthema

In this module, we'll discuss stationarity in more detail. We'll learn the technical definitions of weak and strong stationarity, and explain why the weaker version is more practical to use. We'll discuss the autocovariance and autocorrelation functions for stationary processes---concepts that will be with us for the rest of the course. And finally, we'll see some examples of ARMA processes, which we'll treat more deeply in the coming modules.

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9 Videos3 Lektüren3 Aufgaben

In this module, we'll focus on ARMA processes, and what is arguably their most important feature, namely their autocorrelation structure. We'll see how to compute these "from scratch" (with a little help from R for the computations), and look at plots of the autocorrelation function (ACF) to get some intuition for how the ACF of an ARMA process behaves and what it can tell us.

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10 Videos4 Lektüren3 Aufgaben

In this module, we begin by discussing the ACF's of more complicated ARMA processes. Our main focus, though, is on one-step-ahead forecasts. We learn about the best linear predictor: both how it is defined and how to use it. Finally, we use what we have learned in order to define the Partial Autocorrelation Function (PACF), which is another fundamental tool in the study of stationary processes.

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9 Videos3 Lektüren3 Aufgaben

In this module, we learn about fitting a stationary time series model to data. The fitting process involves determining what values of the parameters to use. We discuss preliminary estimation and maximum likelihood estimation of these parameters.

Das ist alles enthalten

9 Videos4 Lektüren4 Aufgaben

In this module, we discuss model diagnostics and order selection. Given an ARMA order, we've already seen how to best fit the parameters of the associated model. Given several different fitted models, the tools we develop in this module will allow us to make an intelligent choice about which one to use.

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7 Videos3 Lektüren3 Aufgaben

This module introduces students to ARIMA and SARIMA modeling techniques, essential for analyzing non-stationary and seasonal time series data. In the first lesson, students will learn to define ARIMA processes, use the Dickey-Fuller test to determine the need for differencing, and fit ARIMA models using R. The second lesson extends these skills to SARIMA models, focusing on identifying seasonality and fitting these models to capture seasonal patterns in data.

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9 Videos3 Lektüren3 Aufgaben

This module equips students with more sophisticated forecasting techniques beyond one-step-ahead predictions. We treat both (S)ARIMA models and exponential smoothing models and show how to handle forecasts in R. For the simplest of these models, we look inside the "black box" a little bit and demonstrate how these forecasts are generated.

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9 Videos3 Lektüren3 Aufgaben

This module contains the summative course assessment that has been designed to evaluate your understanding of the course material and assess your ability to apply the knowledge you have acquired throughout the course.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe

Dozent

Trevor Leslie
Illinois Tech
1 Kurs552 Lernende

von

Illinois Tech

Empfohlen, wenn Sie sich für Data Analysis interessieren

Auf einen Abschluss hinarbeiten

Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von Illinois Techangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹

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Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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Häufig gestellte Fragen