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  課程顧問-小管家 2023-04-25 07:31:53

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  　　這位同學(xué)你好，謝菲爾德大學(xué)的時間序列課程我們當(dāng)然可以補(bǔ)習(xí)了。

  　　考而思作為一家專業(yè)的留學(xué)生學(xué)術(shù)服務(wù)中心，課程可以涵蓋全英語系國家的全階段課程，再加上我們450余位老師一直在跟進(jìn)英國各大院校的課程情況與最新課件，自然是可以補(bǔ)習(xí)時間序列課程了。

  　　時間序列也叫時間系列該課程是按時間順序排列的觀測結(jié)果的集合。

  　　這種數(shù)據(jù)出現(xiàn)在從經(jīng)濟(jì)學(xué)、商業(yè)學(xué)到天體物理學(xué)和生物學(xué)等許多學(xué)科中。

  　　該課程向?qū)W生介紹現(xiàn)代系列分析的基本原理。旨在全面，同時研究不同時間系列模型的理論和應(yīng)用。這些模型已成功地應(yīng)用于許多領(lǐng)域，例如風(fēng)速預(yù)測、自然語言處理中的文本預(yù)測、足球軌跡建模等。

  

  　　課程大綱為：

  　　1、固定和集成的不變時間系列。向固定性轉(zhuǎn)換。向后移位操作員，向后差位操作員。

  　　2、自動回歸 (AR)、移動平均值 (MA)、自動回歸移動平均線 (ARMA) 和自動回歸綜合移動平均線 (ARIMA) 時間系列。定義和屬性。將 ARIMA 模型安裝到真實數(shù)據(jù)中。

  　　3、預(yù)測時間系列數(shù)據(jù)。簡單的推斷，基于模型的預(yù)測，指數(shù)平滑，季節(jié)性調(diào)整。

  　　4、共同集成：有或沒有漂移的分立隨機(jī)步行和隨機(jī)步行，通常分布的增量。多變自動退步模型。聯(lián)合集成時間系列。

  　　5、時間系列作為隨機(jī)過程。馬爾科夫酒店。不變的時間系列作為一個多變量馬爾科夫過程。

  　　6、時間系列的模型識別、估計和診斷?；跉堄喾治龅脑\斷測試。

  　　7、將時間系列建模應(yīng)用于投資數(shù)據(jù)。

  　　在完成該課程后，學(xué)生應(yīng)該能夠：

  　　計算和解釋共音和樣本譜

  　　衍生 ARIMA 模型的特性

  　　為給定數(shù)據(jù)集選擇適當(dāng)?shù)?ARIMA 模型，并使用適當(dāng)?shù)陌惭b模型

  　　計算各種線性模型的預(yù)測。

  　　如果同學(xué)你在謝菲爾德大學(xué)學(xué)習(xí)時間序列的時候有什么在課程上的需求，可以通過我們下方的微信或我們的在線客服與我們?nèi)〉寐?lián)系哦。

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