Build your ultimate AI agent
Descrierea cursului
Multe fenomene din viața de zi cu zi, cum ar fi evoluția prețurilor acțiunilor, sunt măsurate la intervale regulate pe o perioadă de timp. Metodele de analiză a seriilor de timp sunt extrem de utile pentru analiza acestor tipuri speciale de date. În acest curs, vei fi introdus în câteva concepte și tehnici fundamentale de analiză a seriilor de timp.
Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Analiza exploratorie a datelor din serii de timp
Acest capitol îți oferă o perspectivă asupra modului în care poți organiza și vizualiza date din serii de timp în R. Vei învăța câteva ipoteze simplificatoare utilizate pe scară largă în analiza seriilor de timp, precum și caracteristici comune ale seriilor de timp financiare.
- Bun venit la curs!50 XP
- Explorarea datelor brute dintr-o serie de timp100 XP
- Grafice de bază pentru serii de timp100 XP
- Ce ne spune indexul de timp?100 XP
- Frecvența de eșantionare50 XP
- Identificarea frecvenței de eșantionare100 XP
- Când este frecvența de eșantionare exactă?50 XP
- Valori lipsă100 XP
- Obiecte de bază pentru serii de timp50 XP
- Crearea unui obiect de tip serie de timp cu ts()100 XP
- Testarea unui obiect ca serie de timp100 XP
- Reprezentarea grafică a unui obiect de tip serie temporală100 XP
2
Predicția viitorului
În acest capitol, vei identifica tendințe în date și vei învăța modelul zgomotului alb (WN), modelul mersului aleator (RW) și definiția proceselor staționare.
3
Analiza corelației și funcția de autocorelare
În acest capitol, vei recapitula coeficientul de corelație, îl vei folosi pentru a compara două serii de timp și îl vei aplica pentru a compara o serie de timp cu valorile sale anterioare, sub forma autocorelării. Vei descoperi funcția de autocorelare (ACF) și vei exersa estimarea și vizualizarea autocorelărilor pentru date din serii de timp.
4
Autoregresia
În acest capitol, vei învăța modelul autoregresiv (AR) și câteva dintre proprietățile sale de bază. Vei exersa, de asemenea, simularea și estimarea modelului AR în R și vei compara modelul AR cu modelul mersului aleator (RW).
5
Media mobilă simplă
În acest capitol, vei învăța modelul mediei mobile simple (MA) și câteva dintre proprietățile sale de bază. Vei exersa, de asemenea, simularea și estimarea modelului MA în R și vei compara modelul MA cu modelul autoregresiv (AR).
R
Analiza seriilor de timp în R
Curs
finalizat
