实用时间序列分析课程介绍与评测

欢迎来到《实用时间序列分析》课程！

在如今的数据驱动世界，越来越多的人在没有正式分析培训的情况下，成为了“偶然”的数据分析师。无论您是来自科学、商业还是工程领域，面临数据分析的问题都愈加普遍。本课程旨在为具备一定技术背景的学员提供深度理解时间序列分析的机会，而不仅仅是教授“食谱式”的方法。

**课程大纲**：
– **第一周：基础统计学**
在这一周，我们将介绍如何在Windows和Mac上下载和安装R语言，并复习您在课程中需要的推断和描述统计学基础知识。

– **第二周：时间序列可视化与建模初步**
我们将开始探讨和可视化可获取的数据集中的时间序列数据，并迈出开发分析时间序列数据所需的数学模型的第一步。

– **第三周：平稳性、MA(q)和AR(p)过程**
本周我们将介绍时间序列分析中的几项重要概念，如平稳性、后向位移算子、可逆性和对偶性。我们将探讨自回归过程和Yule-Walker方程式。

– **第四周：AR(p)过程、Yule-Walker方程与部分自相关函数（PACF）**
本周我们将引入部分自相关概念，深入研究Yule-Walker方程，并将所学应用于真实世界数据集。

– **第五周：赤池信息量准则（AIC）、混合模型和集成模型**
在第五周，我们将学习使用赤池信息量准则来评估模型，介绍混合模型，如ARMA、ARIMA，并应用于若干真实世界数据集。

– **第六周：季节性、SARIMA与预测**
在课程的最后一周，我们将引入另一种模型：SARIMA。我们将为各种数据集拟合SARIMA模型，并开始进行预测。

**总结**：
《实用时间序列分析》课程为想要提高时间序列分析能力的专业人士提供了系统的学习内容，帮助学员更深入理解和分析数据。通过每周的学习，您将获得从基础到高级的知识，并能在真实数据上进行应用，非常适合技术背景的学员参加。

该课程不仅适合想要提升分析技能的学员，也为那些希望在职业生涯中更好地利用数据的人提供了良好的机会。赶快报名，开始您数据分析的旅程吧！