After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Günlük hayatımızdaki birçok olgu, örneğin hisse senedi fiyatlarının hareketi, belirli zaman aralıklarında ölçülür. Zaman serisi analizi yöntemleri, bu özel veri türlerini incelemek için son derece kullanışlıdır. Bu kursta, temel zaman serisi analizi kavram ve teknikleriyle tanışacaksın.
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs içeriği
1
Keşifsel zaman serisi veri analizi
Bu bölümde, R ile zaman serisi verilerini nasıl düzenleyip görselleştireceğine dair içgörüler edineceksin. Zaman serisi analizinde yaygın olarak kullanılan birkaç basitleştirici varsayımı ve finansal zaman serilerinin ortak özelliklerini öğreneceksin.
- Kursa hoş geldin!50 XP
- Ham zaman serilerini keşfetme100 XP
- Temel zaman serisi grafikleri100 XP
- Zaman indeksi bize ne söylüyor?100 XP
- Örnekleme sıklığı50 XP
- Örnekleme frekansını belirleme100 XP
- Örnekleme sıklığı ne zaman tamdır?50 XP
- Eksik değerler100 XP
- Temel zaman serisi nesneleri50 XP
- ts() ile bir zaman serisi nesnesi oluşturma100 XP
- Bir nesnenin zaman serisi olup olmadığını test etme100 XP
- Zaman serisi nesnesini görselleştirme100 XP
2
Geleceği tahmin etmek
Bu bölümde eğilimleri (trendleri) inceleyecek, beyaz gürültü (WN) modelini, rastgele yürüyüş (RW) modelini ve durağan süreçlerin tanımını öğreneceksin.
3
Korelasyon analizi ve otokorelasyon fonksiyonu
Bu bölümde korelasyon katsayısını gözden geçirip iki zaman serisini karşılaştırmak için nasıl kullanılacağını, ayrıca bir zaman serisini geçmişiyle karşılaştırmak için otokorelasyon olarak nasıl uygulanacağını göreceksin. Otokorelasyon fonksiyonunu (ACF) keşfedecek ve zaman serisi verileri için otokorelasyonları tahmin edip görselleştirmeyi pratik edeceksin.
4
Ototekrar (Autoregression)
Bu bölümde otoregresif (AR) modeli ve temel bazı özelliklerini öğreneceksin. Ayrıca R'de AR modelini simüle edip tahmin etmeyi pratiğe dökecek ve AR modelini rastgele yürüyüş (RW) modeliyle karşılaştıracaksın.
5
Basit hareketli ortalama
Bu bölümde basit hareketli ortalama (MA) modelini ve temel bazı özelliklerini öğreneceksin. Ayrıca R'de MA modelini simüle edip tahmin etmeyi pratiğe dökecek ve MA modelini otoregresif (AR) modelle karşılaştıracaksın.
R
R ile Zaman Serisi Analizi
Kurs
Tamamlandı
