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중급 단계
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귀하가 습득할 기술

Time Series ForecastingTime SeriesTime Series Models

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up94%(6,023개의 평가)Info
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1

완료하는 데 3시간 필요

WEEK 1: Basic Statistics

완료하는 데 3시간 필요
12개 동영상 (총 79분), 4 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
12개의 동영상
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
4개의 읽기 자료
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
2개 연습문제
Visualization4m
Basic Statistics Review18m
2

2

완료하는 데 2시간 필요

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

완료하는 데 2시간 필요
10개 동영상 (총 54분), 1 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
10개의 동영상
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
1개의 읽기 자료
All slides together for the next two lessons10m
3개 연습문제
Noise Versus Signal4m
Random Walk vs Purely Random Process2m
Time plots, Stationarity, ACV, ACF, Random Walk and MA processes20m
3

3

완료하는 데 4시간 필요

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

완료하는 데 4시간 필요
13개 동영상 (총 112분), 7 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
13개의 동영상
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
7개의 읽기 자료
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
4개 연습문제
Stationarity14m
Series, Backward Shift Operator, Invertibility and Duality30m
AR(p) and the ACF4m
Difference equations and Yule-Walker equations30m
4

4

완료하는 데 4시간 필요

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

완료하는 데 4시간 필요
8개 동영상 (총 69분), 3 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
8개의 동영상
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
3개의 읽기 자료
Partial Autocorrelation and the PACF First Examples10m
Partial Autocorrelation and the PACF: Concept Development10m
All slides together for the next two lessons10m
3개 연습문제
Partial Autocorrelation4m
Yule-Walker in matrix form and Yule-Walker estimation20m
'LakeHuron' dataset40m

검토

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