After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Mô tả khóa học
Nhiều hiện tượng trong đời sống hằng ngày, như biến động giá cổ phiếu, được đo theo từng khoảng trong một khoảng thời gian. Các phương pháp phân tích chuỗi thời gian cực kỳ hữu ích để phân tích những dạng dữ liệu đặc thù này. Trong khóa học này, bạn sẽ được giới thiệu một số khái niệm và kỹ thuật cốt lõi của phân tích chuỗi thời gian.
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Khám phá dữ liệu chuỗi thời gian
Chương này giúp bạn nắm cách tổ chức và trực quan hóa dữ liệu chuỗi thời gian trong R. Bạn sẽ học một số giả định đơn giản hóa được dùng rộng rãi trong phân tích chuỗi thời gian, cùng các đặc trưng thường gặp của chuỗi thời gian tài chính.
- Chào mừng bạn đến với khóa học!50 XP
- Khám phá chuỗi thời gian thô100 XP
- Biểu đồ chuỗi thời gian cơ bản100 XP
- Chỉ số thời gian cho chúng ta biết điều gì?100 XP
- Tần suất lấy mẫu50 XP
- Xác định tần suất lấy mẫu100 XP
- Khi nào tần suất lấy mẫu là chính xác?50 XP
- Giá trị thiếu100 XP
- Đối tượng chuỗi thời gian cơ bản50 XP
- Tạo đối tượng chuỗi thời gian với ts()100 XP
- Kiểm tra xem một đối tượng có phải chuỗi thời gian hay không100 XP
- Vẽ biểu đồ cho một đối tượng chuỗi thời gian100 XP
2
Dự đoán tương lai
Trong chương này, bạn sẽ thực hiện việc nhận diện xu hướng, và học mô hình nhiễu trắng (WN), mô hình bước ngẫu nhiên (RW), cùng định nghĩa của các quá trình dừng (stationary).
3
Phân tích tương quan và hàm tự tương quan
Trong chương này, bạn sẽ ôn lại hệ số tương quan, dùng nó để so sánh hai chuỗi thời gian, và áp dụng để so sánh một chuỗi với quá khứ của chính nó dưới dạng tự tương quan. Bạn sẽ tìm hiểu hàm tự tương quan (ACF) và thực hành ước lượng, trực quan hóa tự tương quan cho dữ liệu chuỗi thời gian.
4
Tự hồi quy
Trong chương này, bạn sẽ học mô hình tự hồi quy (AR) và một số tính chất cơ bản của nó. Bạn cũng sẽ thực hành mô phỏng và ước lượng mô hình AR trong R, và so sánh mô hình AR với mô hình bước ngẫu nhiên (RW).
5
Trung bình trượt đơn giản
Trong chương này, bạn sẽ học mô hình trung bình trượt đơn giản (MA) và một số tính chất cơ bản của nó. Bạn cũng sẽ thực hành mô phỏng và ước lượng mô hình MA trong R, và so sánh mô hình MA với mô hình tự hồi quy (AR).
R
Phân tích chuỗi thời gian bằng R
Hoàn
thành khóa học
