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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
इस चैप्टर में आप टाइम सीरीज़ के लिए correlation और autocorrelation के विचारों से परिचित होंगे। Correlation दो टाइम सीरीज़ के बीच संबंध बताता है, जबकि autocorrelation किसी टाइम सीरीज़ का उसके पिछले मानों से संबंध दर्शाता है।
इस चैप्टर में आप कुछ सरल टाइम सीरीज़ मॉडलों के बारे में सीखेंगे। इनमें white noise और random walk शामिल हैं।
वर्तमान अभ्यास
इस चैप्टर में आप टाइम सीरीज़ के लिए autoregressive, या AR, मॉडलों के बारे में सीखेंगे। ये मॉडल सीरीज़ के पिछले मानों का उपयोग करके वर्तमान मान का पूर्वानुमान लगाते हैं।
इस चैप्टर में आप एक और प्रकार के मॉडल, moving average या MA मॉडल, के बारे में सीखेंगे। आप यह भी देखेंगे कि AR और MA मॉडलों को मिलाकर एक शक्तिशाली ARMA मॉडल कैसे बनाया जाता है।
यह चैप्टर आपको cointegration मॉडलों का उपयोग करके दो सीरीज़ को संयुक्त रूप से मॉडल करना सिखाएगा। इसके बाद आप एक केस स्टडी के साथ समापन करेंगे, जहाँ आप न्यूयॉर्क सिटी के तापमान डेटा की एक टाइम सीरीज़ का अध्ययन करेंगे।