Willkommen bei Practical Time Series Analysis! Viele von uns sind "zufällige" Datenanalysten. Wir haben eine Ausbildung in den Naturwissenschaften, in der Wirtschaft oder im Ingenieurwesen absolviert und sehen uns dann mit Daten konfrontiert, für die wir keine formale analytische Ausbildung haben. Dieser Kurs richtet sich an Personen mit einigen technischen Kenntnissen, die mehr als ein "Kochbuch"-Ansatz wünschen, sich aber dennoch auf die routinemäßigen Arten der Präsentation und Analyse konzentrieren müssen, die das Verständnis unserer beruflichen Themen vertiefen.
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Zeitreihenvorhersage
- Kategorie: Zeitreihen
- Kategorie: Zeitreihenmodelle
Wichtige Details
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19 Aufgaben
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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.
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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.
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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.
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10 Videos6 Lektüren3 Aufgaben2 Unbewertete Labore
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Geprüft am 6. Apr. 2021
Geprüft am 21. Apr. 2018
Geprüft am 23. Jan. 2020
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Häufig gestellte Fragen
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