The State University of New York

Praktische Zeitreihenanalyse

Tural Sadigov
William Thistleton

Dozenten: Tural Sadigov

91.126 bereits angemeldet

Enthalten inCoursera Plus

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.6

(1,683 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
Ca. 25 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
90%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Zeitreihenvorhersage
  • Kategorie: Zeitreihen
  • Kategorie: Zeitreihenmodelle

Wichtige Details

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19 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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In diesem Kurs gibt es 6 Module

In dieser ersten Woche zeigen wir Ihnen, wie Sie R unter Windows und auf dem Mac herunterladen und installieren. Wir besprechen die Grundlagen der inferentiellen und deskriptiven Statistik, die Sie im Laufe des Kurses benötigen werden.

Das ist alles enthalten

12 Videos4 Lektüren2 Aufgaben3 Unbewertete Labore

In dieser Woche beginnen wir mit der Erforschung und Visualisierung von Zeitreihen, die als erfasste Datensätze vorliegen. Außerdem unternehmen wir erste Schritte zur Entwicklung der mathematischen Modelle, die für die Analyse von Zeitreihendaten erforderlich sind.

Das ist alles enthalten

10 Videos1 Lektüre3 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

In Woche 3 führen wir einige wichtige Begriffe aus der Zeitreihenanalyse ein: Stationarität, Rückwärtsverschiebungsoperator, Invertierbarkeit und Dualität. Wir beginnen damit, autoregressive Prozesse und Yule-Walker-Gleichungen zu untersuchen.

Das ist alles enthalten

13 Videos7 Lektüren4 Aufgaben

In dieser Woche wird die partielle Autokorrelation eingeführt. Wir arbeiten mehr an den Yule-Walker-Gleichungen und wenden das bisher Gelernte auf einige wenige reale Datensätze an.

Das ist alles enthalten

8 Videos3 Lektüren3 Aufgaben4 Unbewertete Labore

In Woche 5 beginnen wir mit dem Akaike-Informationskriterium als Werkzeug zur Beurteilung unserer Modelle, stellen gemischte Modelle wie ARMA und ARIMA vor und modellieren einige reale Datensätze.

Das ist alles enthalten

7 Videos6 Lektüren4 Aufgaben2 Unbewertete Labore

In der letzten Woche unseres Kurses wird ein weiteres Modell vorgestellt: SARIMA. Wir passen SARIMA-Modelle an verschiedene Datensätze an und beginnen mit Prognosen.

Das ist alles enthalten

10 Videos6 Lektüren3 Aufgaben2 Unbewertete Labore

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.6 (381 Bewertungen)
Tural Sadigov
The State University of New York
1 Kurs91.126 Lernende
William Thistleton
The State University of New York
1 Kurs91.126 Lernende

von

Empfohlen, wenn Sie sich für Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik interessieren

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

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.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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4.6

1.683 Bewertungen

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NP
5

Geprüft am 29. Okt. 2020

JC
5

Geprüft am 13. März 2018

MS
5

Geprüft am 27. Feb. 2018

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Häufig gestellte Fragen