Über diesen Kurs
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100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

Ca. 25 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 9 hours/week...

Englisch

Untertitel: Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Time Series ForecastingTime SeriesTime Series Models

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Ca. 25 Stunden zum Abschließen

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
3 Stunden zum Abschließen

WEEK 1: Basic Statistics

During this first week, we show how to download and install R on Windows and the Mac. We review those basics of inferential and descriptive statistics that you'll need during the course.

...
12 Videos (Gesamt 79 min), 4 Lektüren, 2 Quiz
12 Videos
Week 1 Welcome Video3m
Getting Started in R: Download and Install R on Windows5m
Getting Started in R: Download and Install R on Mac2m
Getting Started in R: Using Packages7m
Concatenation, Five-number summary, Standard Deviation5m
Histogram in R6m
Scatterplot in R3m
Review of Basic Statistics I - Simple Linear Regression6m
Reviewing Basic Statistics II More Linear Regression8m
Reviewing Basic Statistics III - Inference12m
Reviewing Basic Statistics IV9m
4 Lektüren
Welcome to Week 11m
Getting Started with R10m
Basic Statistics Review (with linear regression and hypothesis testing)10m
Measuring Linear Association with the Correlation Function10m
2 praktische Übungen
Visualization4m
Basic Statistics Review18m
Woche
2
2 Stunden zum Abschließen

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

In this week, we begin to explore and visualize time series available as acquired data sets. We also take our first steps on developing the mathematical models needed to analyze time series data.

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10 Videos (Gesamt 54 min), 1 Lektüre, 3 Quiz
10 Videos
Introduction1m
Time plots8m
First Intuitions on (Weak) Stationarity2m
Autocovariance function9m
Autocovariance coefficients6m
Autocorrelation Function (ACF)5m
Random Walk9m
Introduction to Moving Average Processes3m
Simulating MA(2) process6m
1 Lektüre
All slides together for the next two lessons10m
3 praktische Übungen
Noise Versus Signal4m
Random Walk vs Purely Random Process2m
Time plots, Stationarity, ACV, ACF, Random Walk and MA processes20m
Woche
3
4 Stunden zum Abschließen

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

In Week 3, we introduce few important notions in time series analysis: Stationarity, Backward shift operator, Invertibility, and Duality. We begin to explore Autoregressive processes and Yule-Walker equations.

...
13 Videos (Gesamt 112 min), 7 Lektüren, 4 Quiz
13 Videos
Stationarity - Intuition and Definition13m
Stationarity - First Examples...White Noise and Random Walks9m
Stationarity - First Examples...ACF of Moving Average10m
Series and Series Representation8m
Backward shift operator5m
Introduction to Invertibility12m
Duality9m
Mean Square Convergence (Optional)7m
Autoregressive Processes - Definition, Simulation, and First Examples9m
Autoregressive Processes - Backshift Operator and the ACF10m
Difference equations7m
Yule - Walker equations6m
7 Lektüren
Stationarity - Examples -White Noise, Random Walks, and Moving Averages10m
Stationarity - Intuition and Definition10m
Stationarity - ACF of a Moving Average10m
All slides together for lesson 2 and 410m
Autoregressive Processes- Definition and First Examples10m
Autoregressive Processes - Backshift Operator and the ACF10m
Yule - Walker equations - Slides10m
4 praktische Übungen
Stationarity14m
Series, Backward Shift Operator, Invertibility and Duality30m
AR(p) and the ACF4m
Difference equations and Yule-Walker equations30m
Woche
4
4 Stunden zum Abschließen

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

In this week, partial autocorrelation is introduced. We work more on Yule-Walker equations, and apply what we have learned so far to few real-world datasets.

...
8 Videos (Gesamt 69 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
8 Videos
Partial Autocorrelation and the PACF First Examples10m
Partial Autocorrelation and the PACF - Concept Development8m
Yule-Walker Equations in Matrix Form8m
Yule Walker Estimation - AR(2) Simulation17m
Yule Walker Estimation - AR(3) Simulation5m
Recruitment data - model fitting8m
Johnson & Johnson-model fitting8m
3 Lektüren
Partial Autocorrelation and the PACF First Examples10m
Partial Autocorrelation and the PACF: Concept Development10m
All slides together for the next two lessons10m
3 praktische Übungen
Partial Autocorrelation4m
Yule-Walker in matrix form and Yule-Walker estimation20m
'LakeHuron' dataset40m
4.6
128 BewertungenChevron Right

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Top reviews from Practical Time Series Analysis

von 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.

von MSFeb 28th 2018

I have not completed the course yet, working on week 5. If you have some Math background, this course gives a good practical introduction to Time Series Analysis. I recommend it.

Dozenten

Avatar

Tural Sadigov

Lecturer
Applied Mathematics
Avatar

William Thistleton

Associate Professor
Applied Mathematics

Über The State University of New York

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....

Häufig gestellte Fragen

  • Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.

  • Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugriff auf alle Kursmaterialien, einschließlich bewerteter Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.

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