Chuyển đến nội dung chính

Khóa học

Phân tích chuỗi thời gian bằng R

Trung cấpTrình độ kỹ năng

Đã cập nhật tháng 01, 2026

Bắt Đầu Khóa Học Miễn Phí

RProbability & Statistics

4 gio

16 video

58 Bài tập

4,600 XP

61,206

Giấy chứng nhận Thành tích

Được người học tại hàng ngàn công ty yêu thích

Đào tạo một đội ngũ?

Dùng thử cho Doanh nghiệp

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.

Điều kiện tiên quyết

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!

Khám phá chuỗi thời gian thô

Biểu đồ chuỗi thời gian cơ bản

Chỉ số thời gian cho chúng ta biết điều gì?

Tần suất lấy mẫu

Xác định tần suất lấy mẫu

Khi nào tần suất lấy mẫu là chính xác?

Giá trị thiếu

Đối tượng chuỗi thời gian cơ bản

Tạo đối tượng chuỗi thời gian với ts()

Kiểm tra xem một đối tượng có phải chuỗi thời gian hay không

Vẽ biểu đồ cho một đối tượng chuỗi thời gian

Bắt Đầu Chương

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).

Nhận diện xu hướng!

Ngẫu nhiên hay không ngẫu nhiên?

Gọi tên xu hướng

Loại bỏ xu hướng về độ biến thiên bằng phép biến đổi logarit

Loại bỏ xu hướng mức bằng sai phân

Loại bỏ xu hướng mùa vụ bằng sai phân mùa vụ

Mô hình nhiễu trắng (WN)

Mô phỏng mô hình nhiễu trắng

Ước lượng mô hình nhiễu trắng

Mô hình bước ngẫu nhiên (RW)

Mô phỏng mô hình random walk

Mô phỏng mô hình random walk có xu thế (drift)

Ước lượng mô hình random walk

Quá trình dừng

Dừng hay không dừng?

Mô hình nhiễu trắng hay bước ngẫu nhiên có dừng (stationary) không?

Bắt Đầu Chương

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.

Biểu đồ phân tán

Giá tài sản vs. lợi nhuận tài sản

Đặc trưng của chuỗi thời gian tài chính

Vẽ biểu đồ cho các cặp dữ liệu

Phương sai hiệp và hệ số tương quan

Tính hiệp phương sai và tương quan mẫu

Đoán hệ số tương quan

Tự tương quan

Tính tự tương quan

Hàm tự tương quan (autocorrelation function)

Trực quan hóa hàm tự tương quan

Bắt Đầu Chương

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).

Mô hình tự hồi quy

Mô phỏng mô hình tự hồi quy

Ước tính hàm tự tương quan (ACF) cho mô hình tự hồi quy

Tính bền vững và phản bền vững

So sánh mô hình random walk (RW) và autoregressive (AR)

Ước lượng và dự báo mô hình AR

Ước lượng mô hình tự hồi quy (AR)

Dự báo đơn giản từ một mô hình AR ước lượng

Bắt Đầu Chương

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).

Mô hình trung bình trượt đơn giản

Mô phỏng mô hình trung bình trượt đơn giản

Ước lượng hàm tự tương quan (ACF) cho trung bình trượt

Ước lượng và dự báo mô hình MA

Ước lượng mô hình trung bình trượt đơn giản

Dự báo đơn giản từ mô hình MA đã ước lượng

So sánh mô hình AR và MA

Mô hình AR so với MA

Đoán mô hình qua đồ thị chuỗi thời gian

Đoán mô hình qua biểu đồ ACF

Chúc mừng bạn!

Bắt Đầu Chương

Phân tích chuỗi thời gian bằng 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 banĐăng ký ngay

Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Phân tích chuỗi thời gian bằng R ngay hôm nay!

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.