英国时间序列STATS5030Time series课程介绍

时间序列

STATS5030

Time series

学习目标

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。

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