The State University of New York
Analyse pratique des séries temporelles
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Analyse pratique des séries temporelles

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(1,676 avis)

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Certaines connaissances prérequises
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La plupart des apprenants ont aimé ce cours
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Prévision des séries temporelles
  • Catégorie : Séries chronologiques
  • Catégorie : Modèles de séries temporelles

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Il y a 6 modules dans ce cours

Au cours de cette première semaine, nous vous montrons comment télécharger et installer R sur Windows et Mac. Nous passons en revue les bases des statistiques inférentielles et descriptives dont vous aurez besoin pendant le cours.

Inclus

12 vidéos4 lectures2 devoirs3 laboratoires non notés

Cette semaine, nous commençons à explorer et à visualiser les séries temporelles disponibles sous forme d'ensembles de données acquises. Nous faisons également nos premiers pas dans le développement des modèles mathématiques nécessaires à l'analyse des données de séries temporelles.

Inclus

10 vidéos1 lecture3 quizzes1 laboratoire non noté

Au cours de la semaine 3, nous avons introduit quelques notions importantes dans l'analyse des séries temporelles : Stationnarité, opérateur de décalage arrière, inversion et dualité. Nous commençons à explorer les processus autorégressifs et les équations de Yule-Walker.

Inclus

13 vidéos7 lectures4 quizzes

Cette semaine, l'autocorrélation partielle est introduite. Nous travaillons davantage sur les équations de Yule-Walker et appliquons ce que nous avons appris jusqu'à présent à quelques ensembles de données du monde réel.

Inclus

8 vidéos3 lectures3 quizzes4 laboratoires non notés

Au cours de la semaine 5, nous commencerons à travailler avec le critère d'information d'Akaike comme outil pour évaluer nos modèles, nous introduirons des modèles mixtes tels que ARMA, ARIMA et nous modéliserons quelques ensembles de données du monde réel.

Inclus

7 vidéos6 lectures4 quizzes2 laboratoires non notés

Dans la dernière semaine de notre cours, un autre modèle est introduit : SARIMA. Nous adaptons les modèles SARIMA à différents ensembles de données et commençons à faire des prévisions.

Inclus

10 vidéos6 lectures2 quizzes1 devoir2 laboratoires non notés

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
4.6 (378 évaluations)
Tural Sadigov
The State University of New York
1 Cours90 527 apprenants
William Thistleton
The State University of New York
1 Cours90 527 apprenants

Offert par

Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Probabilités et Statistiques

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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1 676 avis

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    69,10 %

  • 4 stars

    23,92 %

  • 3 stars

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  • 2 stars

    1,13 %

  • 1 star

    0,77 %

SS
5

Révisé le 6 avr. 2021

JC
5

Révisé le 13 mars 2018

HS
5

Révisé le 7 juin 2020

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