After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Deskripsi Kursus
Dalam kursus ini, Anda akan menjadi ahli dalam melakukan fitting model ARIMA pada data runtun waktu menggunakan R. Pertama, Anda akan menelusuri karakteristik data runtun waktu dengan alat pada paket R stats. Selanjutnya, Anda mempelajari cara melakukan fitting berbagai model ARMA pada data tersimulasi (di mana Anda mengetahui model yang benar) menggunakan paket R astsa. Setelah menguasai dasar-dasarnya, Anda akan mempelajari cara melakukan fitting model ARMA terintegrasi, atau model ARIMA, pada berbagai himpunan data nyata. Anda akan mempelajari cara memeriksa validitas model ARIMA dan cara melakukan peramalan data runtun waktu. Terakhir, Anda akan mempelajari cara melakukan fitting model ARIMA untuk data musiman, termasuk peramalan menggunakan paket astsa.
Prasyarat
Kurikulum
Garis besar kursus
1
Data dan Model Runtun Waktu
Anda akan meneliti karakteristik data runtun waktu dan mempelajari dasar-dasar model ARMA yang dapat menjelaskan perilaku data tersebut. Anda akan mempelajari perintah R dasar yang diperlukan untuk menyiapkan data runtun waktu mentah agar dapat dianalisis menggunakan model ARMA.
2
Melakukan Fitting Model ARMA
Anda akan menjelajahi dunia model ARMA dan cara melakukan fitting model tersebut pada data runtun waktu. Anda akan mempelajari cara mengidentifikasi model, memilih model yang tepat, dan memverifikasi model setelah dilakukan fitting ke data. Anda akan mempelajari cara menggunakan perintah runtun waktu R dari paket stats dan astsa.
3
Model ARIMA
Kini setelah Anda mengetahui cara melakukan fitting model ARMA pada runtun waktu stasioner, Anda akan mempelajari model ARMA terintegrasi (ARIMA) untuk runtun waktu nonstasioner. Anda akan melakukan fitting model pada data nyata menggunakan perintah runtun waktu R dari paket stats dan astsa.
4
ARIMA Musiman
Anda akan mempelajari cara melakukan fitting dan peramalan data runtun waktu musiman menggunakan model ARIMA musiman. Hal ini dilakukan dengan memanfaatkan apa yang telah Anda pelajari pada bab-bab sebelumnya dan dengan mempelajari cara memperluas perintah runtun waktu R yang tersedia di paket stats dan astsa.
R
Model ARIMA di R
Kursus
Selesai
