Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Neste curso, você vai se tornar especialista em ajustar modelos ARIMA a séries temporais usando R. Primeiro, vai explorar a natureza dos dados de séries temporais com as ferramentas do pacote stats do R. Em seguida, você aprenderá a ajustar vários modelos ARMA a dados simulados (nos quais você saberá qual é o modelo correto) usando o pacote astsa do R. Depois de dominar o básico, você aprenderá a ajustar modelos ARMA integrados, ou modelos ARIMA, a diversos conjuntos de dados reais. Você aprenderá a verificar a validade de um modelo ARIMA e a fazer previsões de séries temporais. Por fim, você vai aprender a ajustar modelos ARIMA sazonais, incluindo a previsão com o pacote astsa.
Pré-requisitos
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
Dados e modelos de séries temporais
Você vai investigar a natureza dos dados de séries temporais e aprender o básico sobre modelos ARMA que explicam o comportamento desses dados. Você aprenderá os comandos fundamentais do R para preparar dados brutos de séries temporais no formato que pode ser analisado com modelos ARMA.
- Primeiro o básico50 XP
- Brincando com os dados100 XP
- Elementos de séries temporais50 XP
- Estacionariedade e não estacionariedade50 XP
- Diferenças (Differencing)100 XP
- Removendo tendências dos dados100 XP
- Lidando com tendência e heterocedasticidade100 XP
- Séries temporais estacionárias: ARMA50 XP
- Simulando modelos ARMA100 XP
2
Ajustando modelos ARMA
Você vai descobrir o mundo dos modelos ARMA e como ajustá-los a séries temporais. Vai aprender a identificar um modelo, escolher o modelo correto e verificar um modelo depois de ajustá-lo aos dados. Você também vai aprender a usar os comandos de séries temporais do R dos pacotes stats e astsa.
3
Modelos ARIMA
Agora que você sabe ajustar modelos ARMA a séries temporais estacionárias, vai aprender sobre modelos ARMA integrados (ARIMA) para séries não estacionárias. Você ajustará os modelos a dados reais usando os comandos de séries temporais do R nos pacotes stats e astsa.
4
ARIMA sazonal
Você vai aprender a ajustar e prever séries temporais sazonais usando modelos ARIMA sazonais. Isso é feito aplicando o que você aprendeu nos capítulos anteriores e estendendo os comandos de séries temporais do R disponíveis nos pacotes stats e astsa.
R
Modelos ARIMA em R
Curso
concluído
