Na het volgen van deze cursussen voel ik me zeker genoeg om professionele visualisaties en dashboards te maken
Shoebur RahmanInkoopspecialist, Giz Bangladesh
Cursusbeschrijving
Veel verschijnselen uit het dagelijks leven, zoals de beweging van aandelenkoersen, worden met tussenpozen over een bepaalde periode gemeten. Methoden voor tijdreeksanalyse zijn erg nuttig om dit speciale datatype te analyseren. In deze cursus maak je kennis met enkele kernconcepten en -technieken van tijdreeksanalyse.
Vereisten
Lesprogramma
Cursusoverzicht
1
Verkennende analyse van tijdreeksgegevens
In dit hoofdstuk leer je hoe je tijdreeksgegevens in R kunt organiseren en visualiseren. Je maakt kennis met verschillende vereenvoudigende aannames die veel worden gebruikt in tijdreeksanalyse, en met veelvoorkomende kenmerken van financiële tijdreeksen.
- Welkom bij de cursus!50 XP
- Ruwe tijdreeksen verkennen100 XP
- Eenvoudige tijdreeksplots100 XP
- Wat vertelt de tijdsindex ons?100 XP
- Bemonsteringsfrequentie50 XP
- De steekproeffrequentie bepalen100 XP
- Wanneer is de steekproeffrequentie exact?50 XP
- Ontbrekende waarden100 XP
- Basis-tijdreeksobjecten50 XP
- Een tijdreeksobject maken met ts()100 XP
- Controleren of een object een tijdreeks is100 XP
- Een tijdreeksobject plotten100 XP
2
De toekomst voorspellen
In dit hoofdstuk ga je trends opsporen en leer je het white noise (WN)-model, het random walk (RW)-model en de definitie van stationaire processen.
3
Correlatieanalyse en de autocorrelatiefunctie
In dit hoofdstuk herhaal je de correlatiecoëfficiënt, gebruik je die om twee tijdreeksen te vergelijken en pas je hem ook toe om een tijdreeks met zijn verleden te vergelijken, als autocorrelatie. Je ontdekt de autocorrelatiefunctie (ACF) en oefent met het schatten en visualiseren van autocorrelaties voor tijdreeksgegevens.
4
Autoregressie
In dit hoofdstuk leer je het autoregressieve (AR) model en enkele van de basiseigenschappen ervan. Je oefent ook met het simuleren en schatten van het AR-model in R, en vergelijkt het AR-model met het random walk (RW)-model.
5
Een eenvoudige voortschrijdend gemiddelde
In dit hoofdstuk leer je het eenvoudige moving average (MA)-model en enkele van de basiseigenschappen ervan. Je oefent ook met het simuleren en schatten van het MA-model in R, en vergelijkt het MA-model met het autoregressieve (AR)-model.
R
Tijdreeksanalyse in R
Cursus
voltooid
