Online-Material zum Erlernen der Zeitreihenanalyse

Meine Frage ist, ob es gute Online-Materialien gibt, um dies zu lernen. Etwas, das die Dinge gut einführt, insbesondere ARMA-Modelle und die damit verbundene Mathematik.

Bearbeiten: Ich suche etwas von der High-End-Bachelor-Ebene. So etwas wie in Brockwell und Davis ' Einführung in Zeitreihen und Prognosen

time-series references arma

— Mr Alpha
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Können Sie genauer sagen, welche Aspekte von Zeitreihen Sie lernen möchten? In jedem Fall sollten Sie Ihre Frage so formulieren, dass sie einen breiteren Kontext umfasst als "Meine Zwischenzeiten stehen an", da es sonst fast sicher ist, dass sie als zu lokalisiert geschlossen wird . Dies sollte auch CW sein, glaube ich. Prost.

— Kardinal

Ich bin mir nicht sicher, wie ich konkret sein soll, ohne gleichzeitig zu lokalisiert zu sein.

— Herr Alpha

Wie viel Erfahrung haben Sie mit Statistik oder Mathematik? Suchen Sie Implementierungen in einer bestimmten Software (R? SAS?)? Suchen Sie die Theorie hinter ARIMA? Sie lassen uns wissen, was Sie tun möchten, und ich bin mir ziemlich sicher, dass Ihnen jemand helfen kann.

— Asjohnson

Sowohl die Duke- als auch die Zoonek-Site bieten sehr einführendes Material. Leider enthalten reale Daten ungewöhnliche Werte, bei denen Impulse, Pegelverschiebungen, saisonale Impulse und Zeittrends innerhalb eines Modells behandelt werden müssen. Zusätzlich können sich Parameter im Laufe der Zeit ändern, die Varianz der Fehler kann sich im Laufe der Zeit oder im Einklang mit dem erwarteten Wert oder einfach so ändern ein ARIMA-Modell selbst. Diese Überlegungen erfordern mehr Rechenleistung als kostenlos oder bei den meisten kommerziellen Angeboten verfügbar ist. Eine gute Möglichkeit, Zeitreihen zu lernen, besteht darin, tatsächlich zu modellieren oder zu untersuchen, wie ein Experte sie modelliert hat.

— IrishStat

Für zusätzliches Einführungsmaterial ist das Online- Lehrbuch von statsoft oft ein guter Anfang, aber ich vermute, dass @IrishStat am Ende richtig ist.

— Gung - Reinstate Monica

Antworten:

Gemäß meinem Kommentar bin ich mir nicht sicher, wonach Sie suchen, aber wenn ich nach einer kurzen Pause Zeitreihen anpasse, greife ich nach meiner Kopie der Zeitreihenanalyse und ihrer Anwendungen, um weitere theoretische Fragen zu stellen, und schaue sie mir an ein paar verschiedene Websites online (googeln Sie auch, um zu sehen, ob es süße neue gibt):

http://cran.r-project.org/web/views/TimeSeries.html

Die CRAN-Taskansicht zu Zeitreihen gibt Ihnen einen guten Überblick darüber, wie viele Dinge Sie tun können

http://www.stat.pitt.edu/stoffer/tsa2/R_time_series_quick_fix.htm

Ist ein schöner Überblick über einige Zeitreihenanalysen in R. Ich persönlich lerne einen Großteil meines statistischen Lernens anhand eines Beispiels (was im Allgemeinen bedeutet, dass ich solchen Anleitungen in R folge), daher ist diese Anleitung eine meiner Lieblingsanleitungen.

http://www.duke.edu/~rnau/411arim.htm

Dieser Link ist ein anständiger Blick auf ARIMA außerhalb von R und zeigt Ihnen, was verschiedene Modelle bedeuten.

Schließlich können Sie Wikipedia jederzeit überprüfen, wenn Sie nur nach Anweisungen für Formeln suchen. Dies sind nur die, die ich mit einem Buch markiert habe. Vielleicht tragen einige andere Leute ihre Favoriten bei. Wie ich in den Kommentaren sagte, können Sie, wenn Sie das, was Sie suchen, genauer erweitern, wahrscheinlich bessere Links von mir oder einem der Leute erhalten, die Zeitreihen näher verfolgen als ich.

— Asjohnson
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Vielen Dank für Ihre Antwort. Ich hatte lange versucht, diese Duke-Website zu finden, aber den Namen der Universität vergessen und kam daher nicht weit! Ich wünschte, ich könnte dir mehr als +1 geben.

— Michelle

Persönlich denke ich, dass diese Webseite eine fantastische Ressource für die Zeitreihenanalyse ist, insbesondere da sie R-Code enthält.

— babelproofreader
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Es gibt einige gute, kostenlose Online-Ressourcen:

Das kleine Buch von R für Zeitreihen von Avril Coghlan (auch in gedruckter Form erhältlich, ziemlich billig) - Ich habe das alles nicht durchgelesen, aber es sieht so aus, als wäre es gut geschrieben, hat einige gute Beispiele und fängt im Grunde von vorne an ( dh leicht zu erreichen).
Kapitel 15, Statistik mit R , von Vincent Zoonekynd - Ordentliches Intro, aber wahrscheinlich etwas fortgeschrittener. Ich finde, dass es zu viel (schlecht kommentierten) Code gibt und nicht genug Erklärungen dafür.

— naught101
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