Chuyển đến nội dung chính
Trang chủR

Khóa học

Mô hình ARIMA trong R

Cơ bảnTrình độ kỹ năng
Đã cập nhật tháng 08, 2024
Bắt Đầu Khóa Học Miễn Phí
RProbability & Statistics
4 gio
13 video
45 Bài tập
3,600 XP
34,895
Giấy chứng nhận Thành tích

Tạo Tài Khoản Miễn Phí

Tiếp tục với GoogleHiển thị thêm tùy chọn

hoặc


Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.

Được người học tại hàng ngàn công ty yêu thích

Group

Đào tạo một đội ngũ?

Dùng thử cho Doanh nghiệp

Mô tả khóa học

Trong khóa học này, bạn sẽ trở thành chuyên gia về khớp (fitting) mô hình ARIMA cho dữ liệu chuỗi thời gian bằng R. Trước hết, bạn sẽ khám phá bản chất của dữ liệu chuỗi thời gian bằng các công cụ trong gói stats của R. Tiếp theo, bạn sẽ học cách khớp nhiều mô hình ARMA khác nhau với dữ liệu mô phỏng (nơi bạn biết mô hình đúng) bằng gói R astsa. Khi đã nắm vững những điều cơ bản, bạn sẽ học cách khớp các mô hình ARMA tích phân, hay mô hình ARIMA, cho nhiều bộ dữ liệu thực tế. Bạn sẽ học cách kiểm tra tính hợp lệ của một mô hình ARIMA và cách dự báo dữ liệu chuỗi thời gian. Cuối cùng, bạn sẽ học cách khớp mô hình ARIMA theo mùa cho dữ liệu mùa vụ, bao gồm cả dự báo bằng gói astsa.

Điều kiện tiên quyết

Time Series Analysis in R
1

Dữ liệu và mô hình chuỗi thời gian

Bạn sẽ khảo sát bản chất của dữ liệu chuỗi thời gian và học các kiến thức cơ bản về mô hình ARMA để giải thích hành vi của loại dữ liệu này. Bạn sẽ học các lệnh R cơ bản cần thiết để chuẩn bị dữ liệu chuỗi thời gian thô thành dạng có thể phân tích bằng mô hình ARMA.
Bắt Đầu Chương
2

Khớp mô hình ARMA

Bạn sẽ khám phá thế giới thú vị của các mô hình ARMA và cách khớp những mô hình này cho dữ liệu chuỗi thời gian. Bạn sẽ học cách nhận diện mô hình, cách chọn mô hình phù hợp, và cách kiểm định mô hình sau khi đã khớp với dữ liệu. Bạn sẽ học cách sử dụng các lệnh chuỗi thời gian trong R từ các gói stats và astsa.
Bắt Đầu Chương
3

Mô hình ARIMA

Giờ đây khi bạn đã biết cách khớp mô hình ARMA cho chuỗi thời gian dừng, bạn sẽ tìm hiểu về các mô hình ARMA tích phân (ARIMA) cho chuỗi thời gian không dừng. Bạn sẽ khớp các mô hình này với dữ liệu thực bằng các lệnh chuỗi thời gian trong R từ các gói stats và astsa.
Bắt Đầu Chương
Mô hình ARIMA trong R
Hoàn
Thành

Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành

Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của ban
Chia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của ban
Đăng ký ngay

Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Mô hình ARIMA trong R ngay hôm nay!

Tạo Tài Khoản Miễn Phí

Tiếp tục với GoogleHiển thị thêm tùy chọn

hoặc


Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.