时间序列分析

(张浩然)MA3092024秋  
2024秋
6.5(2人评价)
  • 课程难度
    中等
  • 作业多少
    中等
  • 给分好坏
    一般
  • 收获大小
    一般
选课类别:专业任务 教学语言:双语
课程类别:专业核心课 开课单位:统计与数据科学系
课程层次:本科 获得学分:3.0
课程主页:暂无(如果你知道,请点右上角“编辑课程信息”添加!)
课程简介(教工部数据)
本课程系统地介绍时间序列分析的重要概念(比如平稳性),一些基本的平稳时间序列模型(滑动平均模型,自回归模型,自回归-滑动平均模型),趋势及处理非平稳性的一些方法,非平稳时间序列模型(自回归-求和-滑动平均模型,季节模型等),参数估计及模型诊断,时间序列模型的预测,异方差时间序列模型,及一些选题介绍-协整、协整检验、因果关系等。本课程既注重时间序列分析理论的介绍又注重时间序列分析方法的实际应用及使用R语言编程实现。


The aim of this course is to present important concepts of time series analysis such as stationarity, stationary time series models (MA, AR, ARMA models), tends and methods for dealing with non-stationarity, nonstationary time series models (ARIMA models, SEASONAL MODELS etc.), parametric estimation, model diagnostic, forecasting, heteroscedasticity time series models, and other selected topics such as Co-integration and Causality, etc.). The course focuses bothe on the theory of linear time series and on the practical applications with R.
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排序学期
评分评分2条点评
user avatar   Bin     2024秋
  • 难度:中等
  • 作业:中等
  • 给分:超好
  • 收获:一般

课件会有一些小错误,可能复习时会计较难受。不过发现错误的过程还是很有收获(但是浪费时间)

考试占比70%,期中题量较少,期末题量较多,考前复习两天拿下90+还是很容易的。

user avatar   Sue_Hunter     2024秋
  • 难度:中等
  • 作业:很多
  • 给分:一般
  • 收获:一般

因为机器学习、深度学习的出现。首先我几乎就不包着期待来学这门课,实际课上也就是讲各种各样的模型和方法(除了几节课讲了讲cv这种比较普适的),老师上课十分催眠,内容讲的不太清晰,ppt做的…来回更改了许多错误。哪怕是到期末考试前两天也还有好几个关键错误没有更正而出现在了review ppt里面。考试大部分默写,有种考淑芬默写的感觉。喜提A+但是感觉没有学到什么有用的


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张浩然

统计与数据科学系

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