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Diese Übung ist Teil des Kurses
Steig direkt ein und lerne die wichtigsten Eigenschaften von Zeitreihen kennen. Du erfährst, was Stationarität ist und warum sie für ARMA-Modelle wichtig ist. Du lernst, Stationarität per Augenmaß und mit einem standardisierten statistischen Test zu prüfen. Zum Schluss lernst du die Grundstruktur von ARMA-Modellen kennen, erzeugst damit ARMA-Daten und passt ein ARMA-Modell an.
In diesem Kapitel geht es darum, dass du vorhersagst, was in deinen Daten als Nächstes passiert. Du lernst, wie du das elegante statsmodels-Paket verwendest, um ARMA-, ARIMA- und ARMAX-Modelle zu fitten. Danach nutzt du deine Modelle, um die ungewisse Zukunft von Aktienkursen zu prognostizieren!
Aktuelle Übung
In diesem Kapitel wirst du zur Modellierer:in mit gutem Geschmack. Du lernst, wie du vielversprechende Modellordnungen aus den Daten selbst ableitest und, sobald die aussichtsreichsten Modelle trainiert sind, wie du aus dieser Auswahl das beste Modell wählst. Außerdem lernst du ein starkes Framework, mit dem du deine Zeitreihenprojekte strukturiert angehst.
In diesem letzten Kapitel lernst du, mit saisonalen ARIMA-Modellen komplexere Daten zu modellieren. Du zerlegst die Daten in saisonale und nicht saisonale Komponenten und nutzt dann all deine ARIMA-Werkzeuge für eine letzte globale Forecast-Herausforderung.