After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
In questo corso diventerai esperto nell’adattare modelli ARIMA a serie temporali usando R. Per iniziare, esplorerai la natura dei dati di serie temporali con gli strumenti del pacchetto stats di R. Poi imparerai a adattare vari modelli ARMA a dati simulati (dove conoscerai il modello corretto) usando il pacchetto R astsa. Dopo aver consolidato le basi, vedrai come adattare modelli ARMA integrati, cioè modelli ARIMA, a diversi insiemi di dati reali. Imparerai a verificare la validità di un modello ARIMA e a effettuare previsioni su serie temporali. Infine, imparerai come adattare modelli ARIMA a dati stagionali, includendo le previsioni con il pacchetto astsa.
Prerequisiti
Curriculum
Programma del corso
1
Dati e modelli di serie temporali
Esplorerai la natura dei dati di serie temporali e apprenderai le basi dei modelli ARMA che spiegano il comportamento di questi dati. Imparerai i comandi R fondamentali per preparare i dati grezzi di serie temporali in una forma analizzabile con modelli ARMA.
2
Adattare modelli ARMA
Scoprirai il mondo dei modelli ARMA e come adattarli ai dati di serie temporali. Imparerai a identificare un modello, a scegliere quello corretto e a verificarlo una volta adattato ai dati. Userai i comandi per serie temporali di R dai pacchetti stats e astsa.
3
Modelli ARIMA
Ora che sai adattare modelli ARMA a serie temporali stazionarie, imparerai i modelli ARMA integrati (ARIMA) per serie non stazionarie. Adatterai i modelli a dati reali usando i comandi per serie temporali di R dai pacchetti stats e astsa.
4
ARIMA stagionale
Imparerai ad adattare e prevedere serie temporali stagionali usando modelli ARIMA stagionali. Lo farai applicando quanto visto nei capitoli precedenti ed estendendo i comandi per serie temporali di R disponibili nei pacchetti stats e astsa.
R
Modelli ARIMA in R
Corso
completato
