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.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Analyzing Time Series and Sequential Data
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Über diesen Kurs
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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
12 Minuten zum Abschließen
Specialization Overview (Review)
12 Minuten zum Abschließen
1 Video (Gesamt 2 min), 1 Lektüre
23 Minuten zum Abschließen
Course Overview
23 Minuten zum Abschließen
1 Video (Gesamt 3 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
1 Stunde zum Abschließen
Introduction to Time Series
1 Stunde zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 34 min)
2 Stunden zum Abschließen
ARIMAX Models
2 Stunden zum Abschließen
26 Videos (Gesamt 104 min)
Über den Spezialisierung Analyzing Time Series and Sequential Data

Häufig gestellte Fragen
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