Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

36%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

26%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio
Aprox. 26 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Francés (French), Portugués (de Brasil), Ruso (Russian), Inglés (English), Español (Spanish)

Habilidades que obtendrás

Time Series ForecastingTime SeriesTime Series Models

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ofrecido por

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Universidad Estatal de Nueva York

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up94%(6,351 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

3 horas para completar

WEEK 1: Basic Statistics

3 horas para completar
12 videos (Total 79 minutos), 4 lecturas, 2 cuestionarios
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 lecturas
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 ejercicios de práctica
Visualization30m
Basic Statistics Review30m
Semana
2

Semana 2

4 horas para completar

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

4 horas para completar
10 videos (Total 54 minutos), 1 lectura, 3 cuestionarios
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 lectura
All slides together for the next two lessons10m
3 ejercicios de práctica
Noise Versus Signal30m
Random Walk vs Purely Random Process30m
Time plots, Stationarity, ACV, ACF, Random Walk and MA processes30m
Semana
3

Semana 3

5 horas para completar

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

5 horas para completar
13 videos (Total 112 minutos), 7 lecturas, 4 cuestionarios
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 lecturas
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 ejercicios de práctica
Stationarity30m
Series, Backward Shift Operator, Invertibility and Duality30m
AR(p) and the ACF30m
Difference equations and Yule-Walker equations30m
Semana
4

Semana 4

4 horas para completar

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

4 horas para completar
8 videos (Total 69 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios
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 lecturas
Partial Autocorrelation and the PACF First Examples10m
Partial Autocorrelation and the PACF: Concept Development10m
All slides together for the next two lessons10m
3 ejercicios de práctica
Partial Autocorrelation30m
Yule-Walker in matrix form and Yule-Walker estimation20m
'LakeHuron' dataset40m

Reseñas

Principales reseñas sobre PRACTICAL TIME SERIES ANALYSIS

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Preguntas Frecuentes

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.