-
20 weeks
-
from 7 to 8 hours per week
-
3 credit points
About
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.
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.
Information resources
- Сафиуллин Н.Т. Разработка методики анализа временных рядов с помощью преобразования Хуанга-Гильберта: дисс. на соискание степени к.т.н. – 2015
- Голяндина Н.Э. Метод «Гусеница»-SSA: анализ временных рядов: Учеб. пособие. – СПб. – 2004
- Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. – М.: Дело, 2007
- Садовникова Н.А., Шмойлова Р.А. Анализ временных рядов и прогнозирование. – М.: «Футурис», 2009
- Мишулина О.А. Статистический анализ и обработка временных рядов. – М.: МИФИ, 2008
Requirements
Базовая подготовка по направлению «Информационные системы и технологии
Course program
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
Education results
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.
Formed competencies
Результатом обучения в рамках дисциплины является формирование у студента следующих компетенций:
- способностью совершенствовать и развивать свой интеллектуальный и общекультурный уровень (ОК-1);
- способность анализировать профессиональную информацию, выделять в ней главное, структурировать, оформлять и представлять в виде аналитических обзоров с обоснованными выводами и рекомендациями (ОПК-6);
- умением разрабатывать стратегии проектирования, определением целей проектирования, критериев эффективности, ограничений применимости (ПК-1);
- способностью к самостоятельному обучению новым методам исследования, к изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности (ОК-2);
- способностью осуществлять сбор, анализ научно-технической информации, отечественного и зарубежного опыта по тематике исследования (ПК-7);
- умением проводить разработку и исследование теоретических и экспериментальных моделей объектов профессиональной деятельности в областях наука, техника (ПК-8);
- способностью разрабатывать методы решения нестандартных задач и новые методы решения традиционных задач (ПК-15).
Abilities
- способность анализировать профессиональную информацию, выделять в ней главное, структурировать, оформлять и представлять в виде аналитических обзоров с обоснованными выводами и рекомендациями
- способность разрабатывать стратегии проектирования через определение целей проектирования, критериев эффективности, ограничений применимости
- способность к самостоятельному обучению новым методам исследования, к изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности
- способность осуществлять сбор, анализ научно-технической информации, отечественного и зарубежного опыта по тематике исследования
- умение проводить разработку и исследование теоретических и экспериментальных моделей объектов профессиональной деятельности в областях наука, техника
- способность разрабатывать методы решения нестандартных задач и новые методы решения традиционных задач