Intro to Time Series Analysis in R

4.4
별점
228개의 평가
제공자:
Coursera Project Network
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학습자는 이 안내 프로젝트에서 다음을 수행하게 됩니다.

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
Beginner초급
Cloud다운로드 필요 없음
Video분할 화면 동영상
Comment Dots영어
Laptop데스크톱 전용

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.

개발할 기술

  • Time Series Forecasting
  • Time Series
  • Time Series Models
  • Box Jenkins Method
  • Statistical Hypothesis Testing

단계별 학습

작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.

  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!

안내형 프로젝트 진행 방식

작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.

분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.

강사

검토

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