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. 22 horas para completar

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

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 Up93%(5,273 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
Visualization4m
Basic Statistics Review18m
Semana
2

Semana 2

2 horas para completar

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

2 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 Signal4m
Random Walk vs Purely Random Process2m
Time plots, Stationarity, ACV, ACF, Random Walk and MA processes20m
Semana
3

Semana 3

4 horas para completar

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

4 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
Stationarity14m
Series, Backward Shift Operator, Invertibility and Duality30m
AR(p) and the ACF4m
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 Autocorrelation4m
Yule-Walker in matrix form and Yule-Walker estimation20m
'LakeHuron' dataset40m

Preguntas Frecuentes

  • Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.

  • Cuando compras un Certificado, obtienes acceso a todos los materiales del curso, incluidas las tareas calificadas. Una vez que completes el curso, se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente sin costo.

  • Puedes solicitar un reembolso completo hasta dos semanas después de tu fecha de pago o (para los cursos que se lanzaron recientemente) hasta dos semanas después del comienzo de la primera sesión del curso, lo que ocurra después. No puedes recibir un reembolso luego de obtener un Certificado de curso, aun cuando completes el curso dentro del período de reembolso de dos semanas. Consulta nuestra política de reembolsos completa.

  • Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el vínculo de Ayuda económica que está debajo del botón 'Inscribirse' a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud y recibirás una notificación cuando se apruebe. Obtén más información.

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