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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
आप टाइम सीरीज़ डेटा की प्रकृति की जाँच करेंगे और ऐसे डेटा के व्यवहार को समझाने वाले ARMA मॉडल्स की बुनियादी बातें सीखेंगे। आप वे मूल R कमांड्स सीखेंगे जिनसे कच्चे टाइम सीरीज़ डेटा को उस रूप में तैयार किया जा सके जो ARMA मॉडल्स के साथ विश्लेषण योग्य हो।
आप ARMA मॉडल्स की रोचक दुनिया जानेंगे और यह सीखेंगे कि इन्हें टाइम सीरीज़ डेटा पर कैसे फिट किया जाता है। आप सीखेंगे कि मॉडल की पहचान कैसे करें, सही मॉडल कैसे चुनें, और डेटा पर फिट करने के बाद मॉडल को कैसे सत्यापित करें। आप stats और astsa पैकेजों के R टाइम सीरीज़ कमांड्स का उपयोग करना भी सीखेंगे।
अब जब आप स्थिर (stationary) टाइम सीरीज़ पर ARMA मॉडल्स फिट करना जानते हैं, तो आप अस्थिर (nonstationary) टाइम सीरीज़ के लिए इंटीग्रेटेड ARMA (ARIMA) मॉडल्स के बारे में सीखेंगे। आप stats और astsa पैकेजों के R टाइम सीरीज़ कमांड्स का उपयोग करके वास्तविक डेटा पर ये मॉडल्स फिट करेंगे।
आप सीज़नल ARIMA मॉडल्स का उपयोग करके मौसमी टाइम सीरीज़ डेटा को फिट और फोरकास्ट करना सीखेंगे। यह पिछले अध्यायों में सीखी बातों के आधार पर और stats तथा astsa पैकेजों में उपलब्ध R टाइम सीरीज़ कमांड्स का विस्तार करके किया जाएगा।
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