Informações sobre o curso

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Resultados de carreira do aprendiz

30%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

22%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
Aprox. 26 horas para completar
Inglês

Habilidades que você terá

Time Series ForecastingTime SeriesTime Series Models

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100% on-line
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Nível intermediário
Aprox. 26 horas para completar
Inglês

oferecido por

Placeholder

Universidade Estadual de Nova York

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up93%(6,678 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

3 horas para concluir

WEEK 1: Basic Statistics

3 horas para concluir
12 vídeos (Total 79 mín.), 4 leituras, 2 testes
12 videos
Week 1 Welcome Video3min
Getting Started in R: Download and Install R on Windows5min
Getting Started in R: Download and Install R on Mac2min
Getting Started in R: Using Packages7min
Concatenation, Five-number summary, Standard Deviation5min
Histogram in R6min
Scatterplot in R3min
Review of Basic Statistics I - Simple Linear Regression6min
Reviewing Basic Statistics II More Linear Regression8min
Reviewing Basic Statistics III - Inference12min
Reviewing Basic Statistics IV9min
4 leituras
Welcome to Week 11min
Getting Started with R10min
Basic Statistics Review (with linear regression and hypothesis testing)10min
Measuring Linear Association with the Correlation Function10min
2 exercícios práticos
Visualization30min
Basic Statistics Review30min
Semana
2

Semana 2

4 horas para concluir

Week 2: Visualizing Time Series, and Beginning to Model Time Series

4 horas para concluir
10 vídeos (Total 54 mín.), 1 leitura, 3 testes
10 videos
Introduction1min
Time plots8min
First Intuitions on (Weak) Stationarity2min
Autocovariance function9min
Autocovariance coefficients6min
Autocorrelation Function (ACF)5min
Random Walk9min
Introduction to Moving Average Processes3min
Simulating MA(2) process6min
1 leituras
All slides together for the next two lessons10min
3 exercícios práticos
Noise Versus Signal30min
Random Walk vs Purely Random Process30min
Time plots, Stationarity, ACV, ACF, Random Walk and MA processes30min
Semana
3

Semana 3

5 horas para concluir

Week 3: Stationarity, MA(q) and AR(p) processes

5 horas para concluir
13 vídeos (Total 112 mín.), 7 leituras, 4 testes
13 videos
Stationarity - Intuition and Definition13min
Stationarity - First Examples...White Noise and Random Walks9min
Stationarity - First Examples...ACF of Moving Average10min
Series and Series Representation8min
Backward shift operator5min
Introduction to Invertibility12min
Duality9min
Mean Square Convergence (Optional)7min
Autoregressive Processes - Definition, Simulation, and First Examples9min
Autoregressive Processes - Backshift Operator and the ACF10min
Difference equations7min
Yule - Walker equations6min
7 leituras
Stationarity - Examples -White Noise, Random Walks, and Moving Averages10min
Stationarity - Intuition and Definition10min
Stationarity - ACF of a Moving Average10min
All slides together for lesson 2 and 410min
Autoregressive Processes- Definition and First Examples10min
Autoregressive Processes - Backshift Operator and the ACF10min
Yule - Walker equations - Slides10min
4 exercícios práticos
Stationarity30min
Series, Backward Shift Operator, Invertibility and Duality30min
AR(p) and the ACF30min
Difference equations and Yule-Walker equations30min
Semana
4

Semana 4

4 horas para concluir

Week 4: AR(p) processes, Yule-Walker equations, PACF

4 horas para concluir
8 vídeos (Total 69 mín.), 3 leituras, 3 testes
8 videos
Partial Autocorrelation and the PACF First Examples10min
Partial Autocorrelation and the PACF - Concept Development8min
Yule-Walker Equations in Matrix Form8min
Yule Walker Estimation - AR(2) Simulation17min
Yule Walker Estimation - AR(3) Simulation5min
Recruitment data - model fitting8min
Johnson & Johnson-model fitting8min
3 leituras
Partial Autocorrelation and the PACF First Examples10min
Partial Autocorrelation and the PACF: Concept Development10min
All slides together for the next two lessons10min
3 exercícios práticos
Partial Autocorrelation30min
Yule-Walker in matrix form and Yule-Walker estimation20min
'LakeHuron' dataset40min

Avaliações

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Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.