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时间序列STATS5030

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时间序列STATS5030Time series:

课程内容:

本课程将介绍时间序列数据的统计建模。课程侧重于三个主要领域:(i) 建立趋势和季节模式模型;(ii) 建立短期相关性模型;(iii) 预测未来时间点的观测结果。

课程目标:

1、介绍时间序列的概念,讨论一系列用于识别相关特征的描述性方法。

2、介绍在时间序列中表示趋势和季节性的一系列方法,并评估其相对优点。

3、描述常用时间序列模型的理论特性。

4、描述一系列预测时间序列未来值的方法。

5、展示如何将课程中的技术应用于 R 中的真实时间序列数据集。

学习成果:

通过本课程的学习,学生将能够:

1、确定时间序列是否表现出趋势、季节性或短期相关性;

2、定义时间序列静止的含义;

3、定义 ARIMA 概率模型的类别;

4、确定 ARIMA 模型类中的特定模型是否是静态和可反演的;

5、推导 ARIMA 模型类中某个特定模型的均值、方差和自相关函数;

6、从 ARIMA 模型类中为数据集确定一个合适的模型;

7、预测给定时间序列的未来值;

8、使用 R 为真实数据集拟合适当的时间序列模型,以充分捕捉数据中的任何趋势、季 节性和短期相关性;

9、为行为突变的时间序列定义脉冲响应和阶跃响应干预模型类别;

10、从两类干预模型中推导出特定模型的极限特性。

OUR COACHING PROCESS

我们的辅导流程

01

评估评测

提交辅导需求发送学习资料,教学部评估学习情况;

02

匹配老师

教学部精准匹配授课老师,提供老师背景等资料;

03

建群定方案

vip学习群,规划老师+督导老师+学管老师,1V3辅导;

04

排课授课

教学部排课,老师一对一辅导授课,高效课堂有保障;

05

答疑反馈

学管课堂反馈,课堂答疑+课件回放+笔记随时复习;

  • 评估评测确认需求

    同学提交辅导需求并发送相关学习资料(课件大纲资料等),教学部评估基础学习情况;

  • 匹配老师初步沟通

    教学部精准匹配授课老师,提供老师背景等资料;

  • 建学习群定辅导计划

    专属vip学习群,规划老师+督导老师+学管老师,1V3共同制定学习计划;

  • 预约排课导师授课

    教学部安排详细上课时间,老师一对一辅导授课,高效课堂有保障;

  • 答疑解惑课堂反馈

    督导学管老师随时反馈学习情况,课堂答疑,提供课件回放+笔记随时复习复盘。

TP 100 EXCELLENT TEACHERS

TOP100优秀师资

  • Johna
  • Johna
  • 教育背景:
  • 加州大学伯克利分校 机械工程 硕士
    加州大学伯克利分校 机械工程 学士
  • Durante
  • Durante
  • 教育背景:
  • 康奈尔大学 物理学 博士
  • Angelia
  • Angelia
  • 教育背景:
  • 伦敦大学学院 历史学 硕士
    上海外国语⼤学 英美社会⽂化 硕士
  • 郭老师
  • 郭老师
  • 教育背景:
  • 浙江农林大学风景园林学士
    墨尔本大学景观建筑硕士

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  • Angelia
  • 伦敦大学学院 历史学 硕士
    上海外国语⼤学 英美社会⽂化 硕士
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