このコースについて

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受講生の就業成果

36%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

26%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

中級レベル

約25時間で修了

推奨:9 hours/week...

英語

字幕:英語

習得するスキル

Time Series ForecastingTime SeriesTime Series Models

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36%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

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中級レベル

約25時間で修了

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シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up93%(4,590 件の評価)Info
1

1

3時間で修了

WEEK 1: Basic Statistics

3時間で修了
12件のビデオ (合計79分), 4 readings, 2 quizzes
12件のビデオ
Week 1 Welcome Video3 分
Getting Started in R: Download and Install R on Windows5 分
Getting Started in R: Download and Install R on Mac2 分
Getting Started in R: Using Packages7 分
Concatenation, Five-number summary, Standard Deviation5 分
Histogram in R6 分
Scatterplot in R3 分
Review of Basic Statistics I - Simple Linear Regression6 分
Reviewing Basic Statistics II More Linear Regression8 分
Reviewing Basic Statistics III - Inference12 分
Reviewing Basic Statistics IV9 分
4件の学習用教材
Welcome to Week 11 分
Getting Started with R10 分
Basic Statistics Review (with linear regression and hypothesis testing)10 分
Measuring Linear Association with the Correlation Function10 分
2の練習問題
Visualization4 分
Basic Statistics Review18 分
2

2

2時間で修了

Week 2: Visualizing Time Series, and Beginning to Model Time Series

2時間で修了
10件のビデオ (合計54分), 1 reading, 3 quizzes
10件のビデオ
Introduction1 分
Time plots8 分
First Intuitions on (Weak) Stationarity2 分
Autocovariance function9 分
Autocovariance coefficients6 分
Autocorrelation Function (ACF)5 分
Random Walk9 分
Introduction to Moving Average Processes3 分
Simulating MA(2) process6 分
1件の学習用教材
All slides together for the next two lessons10 分
3の練習問題
Noise Versus Signal4 分
Random Walk vs Purely Random Process2 分
Time plots, Stationarity, ACV, ACF, Random Walk and MA processes20 分
3

3

4時間で修了

Week 3: Stationarity, MA(q) and AR(p) processes

4時間で修了
13件のビデオ (合計112分), 7 readings, 4 quizzes
13件のビデオ
Stationarity - Intuition and Definition13 分
Stationarity - First Examples...White Noise and Random Walks9 分
Stationarity - First Examples...ACF of Moving Average10 分
Series and Series Representation8 分
Backward shift operator5 分
Introduction to Invertibility12 分
Duality9 分
Mean Square Convergence (Optional)7 分
Autoregressive Processes - Definition, Simulation, and First Examples9 分
Autoregressive Processes - Backshift Operator and the ACF10 分
Difference equations7 分
Yule - Walker equations6 分
7件の学習用教材
Stationarity - Examples -White Noise, Random Walks, and Moving Averages10 分
Stationarity - Intuition and Definition10 分
Stationarity - ACF of a Moving Average10 分
All slides together for lesson 2 and 410 分
Autoregressive Processes- Definition and First Examples10 分
Autoregressive Processes - Backshift Operator and the ACF10 分
Yule - Walker equations - Slides10 分
4の練習問題
Stationarity14 分
Series, Backward Shift Operator, Invertibility and Duality30 分
AR(p) and the ACF4 分
Difference equations and Yule-Walker equations30 分
4

4

4時間で修了

Week 4: AR(p) processes, Yule-Walker equations, PACF

4時間で修了
8件のビデオ (合計69分), 3 readings, 3 quizzes
8件のビデオ
Partial Autocorrelation and the PACF First Examples10 分
Partial Autocorrelation and the PACF - Concept Development8 分
Yule-Walker Equations in Matrix Form8 分
Yule Walker Estimation - AR(2) Simulation17 分
Yule Walker Estimation - AR(3) Simulation5 分
Recruitment data - model fitting8 分
Johnson & Johnson-model fitting8 分
3件の学習用教材
Partial Autocorrelation and the PACF First Examples10 分
Partial Autocorrelation and the PACF: Concept Development10 分
All slides together for the next two lessons10 分
3の練習問題
Partial Autocorrelation4 分
Yule-Walker in matrix form and Yule-Walker estimation20 分
'LakeHuron' dataset40 分

レビュー

PRACTICAL TIME SERIES ANALYSIS からの人気レビュー
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よくある質問

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