Matériel en ligne pour apprendre l'analyse des séries chronologiques

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Ma question est de savoir s'il existe de bons supports en ligne pour apprendre cela. Quelque chose qui introduit bien les choses, en particulier les modèles ARMA et les mathématiques associées.

Edit: je cherche quelque chose du niveau de premier cycle haut de gamme. Quelque chose comme dans l' introduction de Brockwell et Davis aux séries chronologiques et aux prévisions

time-series references arma Mr Alpha
la source
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Pouvez-vous être plus précis sur les aspects des séries chronologiques que vous cherchez à apprendre? Quoi qu'il en soit, vous devriez formuler votre question pour englober un contexte plus large que "mes mi-parcours approchent", sinon il est presque certain d'être fermé car trop localisé . Cela devrait aussi être CW je crois. À votre santé.
Cardinal
Je ne sais pas vraiment comment être précis sans être trop localisé en même temps.
M. Alpha
Quelle expérience avez-vous avec les statistiques ou les mathématiques? Vous recherchez des implémentations dans un logiciel spécifique (R? SAS?)? Recherchez-vous la théorie derrière ARIMA? Vous nous faites savoir ce que vous cherchez à faire et je suis sûr que quelqu'un peut vous aider.
asjohnson
Le site Duke et le site Zoonek offrent tous les deux un matériel très introductif. Malheureusement, les données du monde réel contiennent des valeurs inhabituelles qui nécessitent que les impulsions, les changements de niveau, les impulsions saisonnières et les tendances temporelles soient traités dans un modèle.En outre, les paramètres peuvent changer au fil du temps, la variance des erreurs peut changer avec le temps ou de concert avec la valeur attendue ou simplement comme un modèle ARIMA lui-même. Ces considérations nécessitent plus de puissance de calcul que celle disponible gratuitement ou avec la plupart des offres commerciales.Une bonne façon d'apprendre les séries temporelles est d'essayer de modéliser ou d'étudier comment un expert l'a modélisée.
IrishStat
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Pour des documents d'introduction supplémentaires, le manuel de statsoft en ligne est souvent un bon point de départ, mais je soupçonne que @IrishStat a finalement raison.
gung - Réintégrer Monica

Réponses:

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Selon mon commentaire, je ne suis pas certain de ce que vous recherchez, mais lorsque je suis en train de monter des séries chronologiques après un peu de pause, j'ai tendance à prendre ma copie de l'analyse des séries temporelles et ses applications pour plus de questions théoriques et je regarde quelques sites différents en ligne (faites également une recherche sur Google pour voir s'il y en a de nouveaux):

La vue des tâches CRAN sur les séries chronologiques vous donne un bon aperçu du nombre de choses que vous pouvez faire

Est une belle promenade à travers une analyse de séries chronologiques dans R. Je fais personnellement une grande partie de mon apprentissage statistique par l'exemple (ce qui signifie généralement suivre des guides comme celui-ci dans R), donc ce guide est l'un de mes favoris.

Ce lien est un regard décent sur ARIMA en dehors de R, il vous explique ce que signifient les différents modèles.

Enfin, vous pouvez toujours consulter wikipedia si vous recherchez simplement des instructions pour les formules. Ce ne sont que ceux que j'ai marqués, alors peut-être que d'autres personnes contribueront à leurs favoris. Comme je l'ai dit dans les commentaires, si vous développez ce que vous recherchez plus spécifiquement, vous pouvez probablement obtenir de meilleurs liens de ma part ou de l'un des gens qui suivent les séries chronologiques plus près que moi.

asjohnson
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Merci pour votre réponse, j'essayais de trouver ce site Duke depuis des lustres, mais j'avais oublié le nom de l'université et je n'allais donc pas très loin! J'aimerais pouvoir vous donner plus de +1.
Michelle
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Personnellement, je pense que cette page Web est une ressource fantastique pour l'analyse des séries chronologiques, d'autant plus qu'elle fournit du code R.

babelproofreader
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Il existe de bonnes ressources gratuites en ligne:

  1. Le petit livre de R pour la série chronologique , par Avril Coghlan (également disponible en version imprimée, relativement bon marché) - Je n'ai pas lu tout cela, mais il semble qu'il soit bien écrit, contient de bons exemples et commence essentiellement à partir de zéro ( c'est-à-dire facile d'accès).
  2. Chapitre 15, Statistiques avec R , par Vincent Zoonekynd - Introduction décente, mais probablement légèrement plus avancée. Je trouve qu'il y a trop de code (mal commenté) et pas assez d'explications à ce sujet.
rien101
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