À propos de ce cours

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Résultats de carrière des étudiants

36%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

26%

ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire
Approx. 26 heures pour terminer
Anglais

Compétences que vous acquerrez

Time Series ForecastingTime SeriesTime Series Models

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Offert par

Placeholder

Université d'État de New York

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenuThumbs Up94%(6,353 notes)Info
Semaine
1

Semaine 1

3 heures pour terminer

WEEK 1: Basic Statistics

3 heures pour terminer
12 vidéos (Total 79 min), 4 lectures, 2 quiz
12 vidéos
Week 1 Welcome Video3 min
Getting Started in R: Download and Install R on Windows5 min
Getting Started in R: Download and Install R on Mac2 min
Getting Started in R: Using Packages7 min
Concatenation, Five-number summary, Standard Deviation5 min
Histogram in R6 min
Scatterplot in R3 min
Review of Basic Statistics I - Simple Linear Regression6 min
Reviewing Basic Statistics II More Linear Regression8 min
Reviewing Basic Statistics III - Inference12 min
Reviewing Basic Statistics IV9 min
4 lectures
Welcome to Week 11 min
Getting Started with R10 min
Basic Statistics Review (with linear regression and hypothesis testing)10 min
Measuring Linear Association with the Correlation Function10 min
2 exercices pour s'entraîner
Visualization30 min
Basic Statistics Review30 min
Semaine
2

Semaine 2

4 heures pour terminer

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

4 heures pour terminer
10 vidéos (Total 54 min), 1 lecture, 3 quiz
10 vidéos
Introduction1 min
Time plots8 min
First Intuitions on (Weak) Stationarity2 min
Autocovariance function9 min
Autocovariance coefficients6 min
Autocorrelation Function (ACF)5 min
Random Walk9 min
Introduction to Moving Average Processes3 min
Simulating MA(2) process6 min
1 lecture
All slides together for the next two lessons10 min
3 exercices pour s'entraîner
Noise Versus Signal30 min
Random Walk vs Purely Random Process30 min
Time plots, Stationarity, ACV, ACF, Random Walk and MA processes30 min
Semaine
3

Semaine 3

5 heures pour terminer

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

5 heures pour terminer
13 vidéos (Total 112 min), 7 lectures, 4 quiz
13 vidéos
Stationarity - Intuition and Definition13 min
Stationarity - First Examples...White Noise and Random Walks9 min
Stationarity - First Examples...ACF of Moving Average10 min
Series and Series Representation8 min
Backward shift operator5 min
Introduction to Invertibility12 min
Duality9 min
Mean Square Convergence (Optional)7 min
Autoregressive Processes - Definition, Simulation, and First Examples9 min
Autoregressive Processes - Backshift Operator and the ACF10 min
Difference equations7 min
Yule - Walker equations6 min
7 lectures
Stationarity - Examples -White Noise, Random Walks, and Moving Averages10 min
Stationarity - Intuition and Definition10 min
Stationarity - ACF of a Moving Average10 min
All slides together for lesson 2 and 410 min
Autoregressive Processes- Definition and First Examples10 min
Autoregressive Processes - Backshift Operator and the ACF10 min
Yule - Walker equations - Slides10 min
4 exercices pour s'entraîner
Stationarity30 min
Series, Backward Shift Operator, Invertibility and Duality30 min
AR(p) and the ACF30 min
Difference equations and Yule-Walker equations30 min
Semaine
4

Semaine 4

4 heures pour terminer

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

4 heures pour terminer
8 vidéos (Total 69 min), 3 lectures, 3 quiz
8 vidéos
Partial Autocorrelation and the PACF First Examples10 min
Partial Autocorrelation and the PACF - Concept Development8 min
Yule-Walker Equations in Matrix Form8 min
Yule Walker Estimation - AR(2) Simulation17 min
Yule Walker Estimation - AR(3) Simulation5 min
Recruitment data - model fitting8 min
Johnson & Johnson-model fitting8 min
3 lectures
Partial Autocorrelation and the PACF First Examples10 min
Partial Autocorrelation and the PACF: Concept Development10 min
All slides together for the next two lessons10 min
3 exercices pour s'entraîner
Partial Autocorrelation30 min
Yule-Walker in matrix form and Yule-Walker estimation20 min
'LakeHuron' dataset40 min

Avis

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Foire Aux Questions

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.