In this course you learn to build, refine, extrapolate, and, in some cases, interpret models designed for a single, sequential series. There are three modeling approaches presented. The traditional, Box-Jenkins approach for modeling time series is covered in the first part of the course. This presentation moves students from models for stationary data, or ARMA, to models for trend and seasonality, ARIMA, and concludes with information about specifying transfer function components in an ARIMAX, or time series regression, model. A Bayesian approach to modeling time series is considered next. The basic Bayesian framework is extended to accommodate autoregressive variation in the data as well as dynamic input variable effects. Machine learning algorithms for time series is the third approach. Gradient boosting and recurrent neural network algorithms are particularly well suited for accommodating nonlinear relationships in the data. Examples are provided to build intuition on the effective use of these algorithms.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Analyzing Time Series and Sequential Data
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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
12 minutes pour terminer
Specialization Overview (Review)
12 minutes pour terminer
1 vidéo (Total 2 min), 1 lecture
23 minutes pour terminer
Course Overview
23 minutes pour terminer
1 vidéo (Total 3 min), 2 lectures, 1 quiz
1 heure pour terminer
Introduction to Time Series
1 heure pour terminer
11 vidéos (Total 34 min)
2 heures pour terminer
ARIMAX Models
2 heures pour terminer
26 vidéos (Total 104 min)
À propos du Spécialisation Analyzing Time Series and Sequential Data

Foire Aux Questions
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