Intro to Time Series Analysis in R

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Coursera Project Network
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In diesem angeleitetes Projekt werden Sie:

Fit various types of time series models to real world data and use them to forecast the future.

Understand how to assess model fit in time series data.

Know the reasons why time series models and methodology are an important toolkit for any data scientist.

Clock2 hours
BeginnerAnfänger
CloudKein Download erforderlich
VideoVideo auf geteiltem Bildschirm
Comment DotsEnglisch
LaptopNur Desktop

In this 2 hour long project-based course, you will learn the basics of time series analysis in R. By the end of this project, you will understand the essential theory for time series analysis and have built each of the major model types (Autoregressive, Moving Average, ARMA, ARIMA, and decomposition) on a real world data set to forecast the future. We will go over the essential packages and functions in R as well to make time series analysis easy.

Kompetenzen, die Sie erwerben werden

Time Series ForecastingTime SeriesTime Series ModelsBox Jenkins MethodStatistical Hypothesis Testing

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  1. Time Series Data Overview

  2. Why Time Series?

  3. Key Concepts: Autocorrelation / Autocovariance

  4. Key Concepts: Stationarity

  5. Checking for Stationarity

  6. Transforming for Stationarity

  7. Basic Model Types: AR, MA, ARMA, ARIMA, Decomposition

  8. And More!

Ablauf angeleiteter Projekte

Ihr Arbeitsbereich ist ein Cloud-Desktop direkt in Ihrem Browser, kein Download erforderlich

Ihr Dozent leitet Sie in einem Video mit geteiltem Bildschirm Schritt für Schritt an.

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