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

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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. 22 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Anglais

Compétences que vous acquerrez

Time Series ForecastingTime SeriesTime Series Models

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Offert par

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Université d'État de New York

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenuThumbs Up94%(5,240 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
Visualization4 min
Basic Statistics Review18 min
Semaine
2

Semaine 2

2 heures pour terminer

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

2 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 Signal4 min
Random Walk vs Purely Random Process2 min
Time plots, Stationarity, ACV, ACF, Random Walk and MA processes20 min
Semaine
3

Semaine 3

4 heures pour terminer

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

4 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
Stationarity14 min
Series, Backward Shift Operator, Invertibility and Duality30 min
AR(p) and the ACF4 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 Autocorrelation4 min
Yule-Walker in matrix form and Yule-Walker estimation20 min
'LakeHuron' dataset40 min

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous achetez un Certificat, vous bénéficiez d'un accès à tout le contenu du cours, y compris les devoirs notés. Lorsque vous avez terminé et réussi le cours, votre Certificat électronique est ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

  • Vous avez droit à un remboursement intégral jusqu'à deux semaines après la date de paiement ou (pour les cours qui viennent d'être lancés) jusqu'à deux semaines après le début de la première session du cours, selon la dernière de ces éventualités. Vous ne pouvez pas bénéficier d'un remboursement une fois votre Certificat de Cours obtenu, même si vous terminez le cours pendant la période de remboursement de deux semaines. Consultez notre Politique de remboursement complète.

  • Oui, Coursera fournit une Aide Financière aux étudiants n'ayant pas les moyens d'acquitter les frais. Pour en faire la demande, cliquez sur le lien Aide Financière situé sous le bouton S'inscrire ci-contre à gauche. Vous serez invité(e) à déposer une demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. En savoir plus.

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