наверх

Методы анализа и прогнозирования временных рядов

видеоролик о курсе
18 сентября 2017 - 15 февраля 2018 г.
Курс уже начался
8 дней
До конца записи
  • 18 недель

    длительность курса

  • 3 зачётных единицы

    для зачета в своем вузе

О курсе

Целью курса является формирование умений по применению научно-обоснованной комплексной методологии анализа и прогнозирования временных рядов на основе методов статистического анализа, моделирования и прогнозирования информации, с учетом отечественного и зарубежного опыта по использованию подобных подходов на практике.

В курсе также описываются новые методы и подходы к обработке информации, являющиеся адаптивными, как по характеру их применения, так и по способу установления характеристик компонент временных рядов.

Формат

Еженедельные занятия будут включать просмотр тематических видео-лекций, изучение текстовых материалов с примерами, иллюстрирующими теоретические положения, выполнение тестовых заданий с анализом ответов и с рекомендациями обучающимся, а также выполнение учебных и контрольных заданий, в которых будет использоваться стандартное приложение для построения и анализа электронных схем.

Предусмотрено промежуточное контрольное тестирование по каждому разделу курса и итоговое контрольное тестирование по всему содержанию курса.

  1. Сафиуллин Н.Т. Разработка методики анализа временных рядов с помощью преобразования Хуанга-Гильберта: дисс. на соискание степени к.т.н. – 2015
  2. Голяндина Н.Э. Метод «Гусеница»-SSA: анализ временных рядов: Учеб. пособие. – СПб. – 2004
  3. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. – М.: Дело, 2007
  4. Садовникова Н.А., Шмойлова Р.А. Анализ временных рядов и прогнозирование. – М.: «Футурис», 2009
  5. Мишулина О.А. Статистический анализ и обработка временных рядов. – М.: МИФИ, 2008

Требования

Базовая подготовка по направлению «Информационные системы и технологии

Программа курса

1. Базовые понятия теории временных рядов

   1.1. Понятие временных рядов и их типовые модели

   1.2. Основные характеристики временных рядов

   1.3. Выявление свойств и типов временных рядов на основе статистического и спектрального анализа

2. Анализ временных рядов

   2.1. Разбиение временных рядов на компоненты

   2.2. Типовые виды главных компонент, на основе моделей авторегрессии

   2.3. Адаптивный анализ временных рядов и их частотно-временные характеристики

3. Прогноз временных рядов

   3.1. Прогнозирование трендовой составляющей временного ряда

   3.2. Прогнозирование временных рядов на основе моделей авторегрессии

   3.3. Адаптивный прогноз и методы коррекции

Результаты обучения

В результате освоения курса слушатель будет способен:

  • анализировать особенности исходных данных, выбирать адекватные методы решения задач анализа данных;
  • проводить научные исследования в области методов адаптивного анализа данных;
  • разрабатывать методы и способы решения нестандартных задач в области адаптивного анализа данных.

Поршнев Сергей Владимирович

Доктор технических наук
Должность: Профессор

Сафиуллин Николай Тахирович


Должность: Доцент

сертификат об окончании курса

Сертификат

По данному курсу возможно получение сертификата.

Стоимость прохождения процедур оценки результатов обучения с идентификацией личности - 1800 Р.

Похожие курсы