Об этом курсе
Недавно просмотрено: 80,215

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 25 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 9 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Приобретаемые навыки

Time Series ForecastingTime SeriesTime Series Models

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 25 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 9 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
3 ч. на завершение

WEEK 1: Basic Statistics

12 видео ((всего 79 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
12 видео
Week 1 Welcome Video3мин
Getting Started in R: Download and Install R on Windows5мин
Getting Started in R: Download and Install R on Mac2мин
Getting Started in R: Using Packages7мин
Concatenation, Five-number summary, Standard Deviation5мин
Histogram in R6мин
Scatterplot in R3мин
Review of Basic Statistics I - Simple Linear Regression6мин
Reviewing Basic Statistics II More Linear Regression8мин
Reviewing Basic Statistics III - Inference12мин
Reviewing Basic Statistics IV9мин
4 материала для самостоятельного изучения
Welcome to Week 11мин
Getting Started with R10мин
Basic Statistics Review (with linear regression and hypothesis testing)10мин
Measuring Linear Association with the Correlation Function10мин
2 практического упражнения
Visualization4мин
Basic Statistics Review18мин
Неделя
2
2 ч. на завершение

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

10 видео ((всего 54 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 3 тестов
10 видео
Introduction1мин
Time plots8мин
First Intuitions on (Weak) Stationarity2мин
Autocovariance function9мин
Autocovariance coefficients6мин
Autocorrelation Function (ACF)5мин
Random Walk9мин
Introduction to Moving Average Processes3мин
Simulating MA(2) process6мин
1 материал для самостоятельного изучения
All slides together for the next two lessons10мин
3 практического упражнения
Noise Versus Signal4мин
Random Walk vs Purely Random Process2мин
Time plots, Stationarity, ACV, ACF, Random Walk and MA processes20мин
Неделя
3
4 ч. на завершение

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

13 видео ((всего 112 мин.)), 7 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
13 видео
Stationarity - Intuition and Definition13мин
Stationarity - First Examples...White Noise and Random Walks9мин
Stationarity - First Examples...ACF of Moving Average10мин
Series and Series Representation8мин
Backward shift operator5мин
Introduction to Invertibility12мин
Duality9мин
Mean Square Convergence (Optional)7мин
Autoregressive Processes - Definition, Simulation, and First Examples9мин
Autoregressive Processes - Backshift Operator and the ACF10мин
Difference equations7мин
Yule - Walker equations6мин
7 материала для самостоятельного изучения
Stationarity - Examples -White Noise, Random Walks, and Moving Averages10мин
Stationarity - Intuition and Definition10мин
Stationarity - ACF of a Moving Average10мин
All slides together for lesson 2 and 410мин
Autoregressive Processes- Definition and First Examples10мин
Autoregressive Processes - Backshift Operator and the ACF10мин
Yule - Walker equations - Slides10мин
4 практического упражнения
Stationarity14мин
Series, Backward Shift Operator, Invertibility and Duality30мин
AR(p) and the ACF4мин
Difference equations and Yule-Walker equations30мин
Неделя
4
4 ч. на завершение

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

8 видео ((всего 69 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
8 видео
Partial Autocorrelation and the PACF First Examples10мин
Partial Autocorrelation and the PACF - Concept Development8мин
Yule-Walker Equations in Matrix Form8мин
Yule Walker Estimation - AR(2) Simulation17мин
Yule Walker Estimation - AR(3) Simulation5мин
Recruitment data - model fitting8мин
Johnson & Johnson-model fitting8мин
3 материала для самостоятельного изучения
Partial Autocorrelation and the PACF First Examples10мин
Partial Autocorrelation and the PACF: Concept Development10мин
All slides together for the next two lessons10мин
3 практического упражнения
Partial Autocorrelation4мин
Yule-Walker in matrix form and Yule-Walker estimation20мин
'LakeHuron' dataset40мин
4.6
Рецензии: 153Chevron Right

39%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

28%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

Лучшие отзывы о курсе Practical Time Series Analysis

автор: JMMar 21st 2019

This was a very good and detailed course. I liked this course for two reasons mainly:\n\nIt started from the basics of timeseries analysis, covering theory and secondly it took me gradually to r.

автор: LYAug 3rd 2019

A nice course which is practical as the name said, it balanced the portion of theories and practices. I used to not familiar with this topic, but now I consider myself much more familiar.

Преподаватели

Avatar

Tural Sadigov

Lecturer
Applied Mathematics
Avatar

William Thistleton

Associate Professor
Applied Mathematics

О Университет штата Нью-Йорк

The State University of New York, with 64 unique institutions, is the largest comprehensive system of higher education in the United States. Educating nearly 468,000 students in more than 7,500 degree and certificate programs both on campus and online, SUNY has nearly 3 million alumni around the globe....

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Оплатив сертификацию, вы получите доступ ко всем материалам курса, включая оцениваемые задания. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.