Statistik - Zeitreihenanalyse mit R
Details
| ID | 1252626 |
| Dauer | 3.0 Tage |
| Methoden | Vortrag mit Beispielen und Übungen. |
| Vorwissen | Grundlagen der Statistik |
| Zielgruppe | Datenanalysten |
Ziele
Zeitreihen beschreiben
Beschreiben Sie Zeitreihen mit R und geeigneten R-Paketen
Zeitreihen glätten und interpolieren
Glätten Sie Zeitreihen und nutzen Sie die Glättung für Prognosen
Deterministische Modelle aufbauen
Nutzen Sie die Regressionsanalyse, um in R ein Modell für eine Zeitreihen zu bauen
ARIMA-Modelle erstellen
Verwenden Sie autoregressive Modelle für komplexe Zeitreihenanalyse
VARIMA-Modelle für mehrdimensionale Zeitreihen erstellen
Nutzen Sie VARIMA-Modelle für mehrdimensionale Zeitreihenanalyse
Übersicht
Der Funktionsumfang von R kann durch eine Vielzahl von Paketen erweitert und an spezifische statistische Problemstellungen angepasst werden. Speziell für die Analyse von Zeitreihen gibt es auch eine Vielzahl von Paketen. Dieses Seminar zeigt Ihnen, wie Sie Zeitreihen beschreiben (Autokorrelation, Perioden, Komponentenzerlegung und Trendanalyse) und für Zeitreihen Modelle entwickeln können. Dabei lernen Sie, wie Sie AR-/MA- und ARMA-/ARIMA-Modelle für univariate Zeitreihen und VARMA-Modelle für multivariate Zeitreihen ableiten. Darüber hinaus sehen Sie, wie Sie lineare und nichtlineare Modelle (ARCH-Modelle) entwickeln. Mit Hilfe dieser Modelle und weiterer Techniken kann man dann Prognosen in der Zeit durchführen.
Termine
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Lernen Sie anhand maßgeschneiderter Beispiele und Inhalte – passgenau für Ihre Anforderungen.
Ihre Vorteile im Überblick
- Flexibles Wunschdatum
- Maßgeschneiderte Inhalte
- Intensiver Austausch
- Hoher Praxisbezug
Themen
- Zeitreihen strukturiert beschreiben und darstellen
- Einfache Modelle durch Glättung und Interpolation aufbauen
- Deterministische Modelle für Erklärung und Prognose entwickeln
- ARIMA-Modelle bestimmen und nutzen
- VARIMA-Modelle für mehrdimensionale Zeitreihen erstellen
Beschreibung
Setzen Sie R für die Analyse von ein- und mehrdimensionalen Zeitreihen ein und lernen Sie Techniken wie Glättung und Interpolation genauso kennen wie ARIMA, VARIMA und ARCH.
Services
- Mittagessen / Catering
- Hilfe bei Hotel / Anreise
- Comelio-Zertifikat
- Flexibel: Bis einen Tag vorher kostenlos stornieren
Comelio Medien
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Inhalt
Zeitreihen in R
Einführung in R und RStudio - Zeit und Datum in R erstellen, verwenden und transformieren - Zeitreihen grafisch darstellen - Glättung (gleitende Durchschnitte) und Transformation - Wichtige R-Pakete und Funktionen, um mit Zeitreihen zu arbeiten
Komponentenmodelle
Additives und multiplikatives Modell - Komponenten definieren und ermitteln: Trends / glatte Komponente, Saisonkomponente ermitteln und Saisonbereinigung - Einfache Extrapolationsverfahren - Exponentielle Glättung - Holt-Winters-Verfahren
Deterministische Modelle
Lineare Regression bei Zeitreihen anwenden - Trendbestimmung - Periodizitäten und Periodogramm - Regressionsmodelle für die Saisonkomponente - Prognose - Gütemaße für das Modell - Residuen analysieren - Visualisieren von Daten, Modell und Residuen
Autoregressive Zeitreihenmodelle mit ARIMA
Differenzierung von Zeitreihen - Stationarität und statistische Tests - Autoregression: Autokovarianz, Autokorrelation und Korrelogramm - Definition und grundlegende Eigenschaften, Schätzen von AR- und MA-Modelle, Schätzen und Anpassen von MA-Modellen - ARMA und ARIMA-Modelle - Saisons in ARIMA - Modellbewertung und Residualanalyse - Prognosen - Visualisierung von ARIMA-Modellen
Mehrdimensionale Zeitreihen
Ko-Integration - Korrelation - Kenngrößen mehrdimensionaler Zeitreihen - Mehrdimensionale Zeitreihen und VARIMA - VARIMA-Modelle erstellen, bewerten und nutzen - Grafische Darstellung von VARIMA-Modellen
Dozent/in
Unser Trainer für Statistik und Data-Mining mit R Marco Skulschus studierte in Wuppertal und Paris Ökonomie und arbeitet schon seit mehr als 10 Jahren als Dozent, Fachbuch-Autor zum Thema Datenbanken, Datenanalyse und als Berater für statistische Analyse mit R. Teilnehmer/innen seiner R-Seminare sind Betriebswirte / Volkswirtschaftler, Ingenieure und Doktoranden, die für Statistik und Data Mining R einsetzen wollen.
Veröffentlichungen
- Grundlagen empirische Sozialforschung (Comelio Medien )
978-3-939701-23-1 - System und Systematik von Fragebögen (Comelio Medien )
978-3-939701-26-2 - Oracle SQL (Comelio Medien )
978-3-939701-41-5 - SQL Server 2012: Data Mining und multivariate Verfahren (Comelio Medien )
978-3-939701-85-9 - SQL und relationale Datenbanken (Comelio Medien )
978-3-939701-52-1