Statistik: Tidsserieanalys

Om utbildningen

Hur kan vi förutsäga framtiden med hjälp av data? I den här kursen lär du dig att använda statistiska modeller för att analysera tidsserier och göra prognoser baserade på tidigare mätvärden. Du får lära dig att analysera olika typer av tidsserier och slumpmässiga processer med fokus på begrepp som stationäritet och icke-stationäritet. Kursen fokuserar på univariat tidsserieanalys med hjälp av sannolikhetsbaserade modeller, såsom ARIMAX och Box-Jenkins. Du lär dig att identifiera modellkomponenter och förstå deras statistiska egenskaper, både teoretiskt och genom simuleringar. Kursen går igenom metoder för skattning, såsom momentmetoden, minsta-kvadratmetoden och likelihoodbaserade tekniker - både manuellt och med hjälp av datorprogram. Du studerar även Yule-Walkers ekvationer och hur de kopplas till tidsseriers stationära och icke-stationära egenskaper. Du lär dig att validera modeller med hjälp av residualanalys, både utifrån fördelningar och hur egenskaperna förändras över tid - till exempel genom autokorrelationsfunktioner. Kursen går också igenom vanliga testmetoder som Ljung-Box och Dickey-Fuller. Prognoser baseras på den betingade väntevärdesfunktionen.

Behörighet

Grundläggande samt motsvarande STAA30 Statistik: Grundkurs, 30 hp, samt ytterligare minst 30 hp i statistik på fortsättningsnivå (G1F) varav kurs motsvarande STAG21 Statistik: Statistisk teori, 7,5 hp, ska ingå.

Rekommenderade förkunskaper: uh

Alla tillfällen (1)

Liknande utbildningar

• Matematisk statistik: TidsserieanalysUniversitet/högskola
• Statistik, Tidsserieanalys och prognosmetodik, fortsättningskursUniversitet/högskola
• TidsserieekonometriUniversitet/högskola
• Statistik: GrundkursUniversitet/högskola