Перейти к основному содержимому

Курс

ARIMA Models in R

Базовый4 ч

Become an expert in fitting ARIMA (autoregressive integrated moving average) models to time series data using R.

R4 чвидео: 13Упражнений: 453,600 XP35,046Свидетельство о достижении

Создать бесплатный аккаунт

Продолжить через Google
или
Продолжая, вы принимаете нашу Условия использования, наши Политику конфиденциальности и то, что ваши данные хранятся в США.

Нас выбирают учащиеся из тысяч компаний

Обучаете команду?

Попробовать для бизнеса

Описание курса

In this course, you will become an expert in fitting ARIMA models to time series data using R. First, you will explore the nature of time series data using the tools in the R stats package. Next, you learn how to fit various ARMA models to simulated data (where you will know the correct model) using the R package astsa. Once you have mastered the basics, you will learn how to fit integrated ARMA models, or ARIMA models to various real data sets. You will learn how to check the validity of an ARIMA model and you will learn how to forecast time series data. Finally, you will learn how to fit ARIMA models to seasonal data, including forecasting using the astsa package.

Предварительные требования

Программа

План курса

1

Time Series Data and Models

You will investigate the nature of time series data and learn the basics of ARMA models that can explain the behavior of such data. You will learn the basic R commands needed to help set up raw time series data to a form that can be analyzed using ARMA models.
Начать главу
2

Fitting ARMA models

You will discover the wonderful world of ARMA models and how to fit these models to time series data. You will learn how to identify a model, how to choose the correct model, and how to verify a model once you fit it to data. You will learn how to use R time series commands from the stats and astsa packages.
Начать главу
3

ARIMA Models

Now that you know how to fit ARMA models to stationary time series, you will learn about integrated ARMA (ARIMA) models for nonstationary time series. You will fit the models to real data using R time series commands from the stats and astsa packages.
Начать главу
4

Seasonal ARIMA

R

ARIMA Models in R

Курс
завершён

Получить сертификат об окончании

Записаться сейчас

Развивайте навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств

Продвигайтесь вперёд в дороге с нашими мобильными курсами и ежедневными 5-минутными заданиями по программированию.