Build your ultimate AI agent
कोर्स विवरण
इस कोर्स में, आप R का उपयोग करके टाइम सीरीज़ डेटा पर ARIMA मॉडल्स फिट करने में निपुण बनेंगे। पहले, आप R के stats पैकेज के टूल्स से टाइम सीरीज़ डेटा की प्रकृति को समझेंगे। इसके बाद, आप R पैकेज astsa का उपयोग करके सिम्युलेटेड डेटा पर विभिन्न ARMA मॉडल्स फिट करना सीखेंगे (जहाँ सही मॉडल आपको पता होगा)। बुनियादी बातें आ जाने पर, आप इंटीग्रेटेड ARMA यानी ARIMA मॉडल्स को अलग-अलग वास्तविक डेटा सेट्स पर फिट करना सीखेंगे। आप यह भी सीखेंगे कि किसी ARIMA मॉडल की वैधता कैसे जाँची जाती है और टाइम सीरीज़ डेटा का फोरकास्ट कैसे किया जाता है। अंत में, आप मौसमी डेटा पर ARIMA मॉडल्स फिट करना सीखेंगे, जिसमें astsa पैकेज का उपयोग करके फोरकास्टिंग भी शामिल है।
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
टाइम सीरीज़ डेटा और मॉडल्स
आप टाइम सीरीज़ डेटा की प्रकृति की जाँच करेंगे और ऐसे डेटा के व्यवहार को समझाने वाले ARMA मॉडल्स की बुनियादी बातें सीखेंगे। आप वे मूल R कमांड्स सीखेंगे जिनसे कच्चे टाइम सीरीज़ डेटा को उस रूप में तैयार किया जा सके जो ARMA मॉडल्स के साथ विश्लेषण योग्य हो।
2
ARMA मॉडल्स फिट करना
आप ARMA मॉडल्स की रोचक दुनिया जानेंगे और यह सीखेंगे कि इन्हें टाइम सीरीज़ डेटा पर कैसे फिट किया जाता है। आप सीखेंगे कि मॉडल की पहचान कैसे करें, सही मॉडल कैसे चुनें, और डेटा पर फिट करने के बाद मॉडल को कैसे सत्यापित करें। आप stats और astsa पैकेजों के R टाइम सीरीज़ कमांड्स का उपयोग करना भी सीखेंगे।
3
ARIMA मॉडल्स
अब जब आप स्थिर (stationary) टाइम सीरीज़ पर ARMA मॉडल्स फिट करना जानते हैं, तो आप अस्थिर (nonstationary) टाइम सीरीज़ के लिए इंटीग्रेटेड ARMA (ARIMA) मॉडल्स के बारे में सीखेंगे। आप stats और astsa पैकेजों के R टाइम सीरीज़ कमांड्स का उपयोग करके वास्तविक डेटा पर ये मॉडल्स फिट करेंगे।
4
सीज़नल ARIMA
आप सीज़नल ARIMA मॉडल्स का उपयोग करके मौसमी टाइम सीरीज़ डेटा को फिट और फोरकास्ट करना सीखेंगे। यह पिछले अध्यायों में सीखी बातों के आधार पर और stats तथा astsa पैकेजों में उपलब्ध R टाइम सीरीज़ कमांड्स का विस्तार करके किया जाएगा।
R
R में ARIMA मॉडल्स
कोर्स
पूरा
