| Detailinformationen |
| Anmeldevoraussetzungen |
keine
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| Quellcurriculum |
Bachelorstudium Statistik und Data Science 2023W |
| Ziele |
Studierende beherrschen die grundlegenden Konzepte der Zeitreihenanalyse und können selbständig Zeitreihen mit Statistik-Software (R) analysieren
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| Lehrinhalte |
Zeitreihenplot; Komponenten einer Zeitreihe; klassische Regressionsmodellierung;
exponentielles Glätten; Grundbegriffe stochastischer Prozesse; Stationarität; Autocorrelation;
ARMA und ARIMA-Modelle; Einheitswurzeltests; ARCH und GARCH-Modelle
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| Beurteilungskriterien |
Klausur
Projekt
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| Lehrmethoden |
Vortrag durch Lehrende/n
praktische Analyse von Zeitreihen am Computer
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| Abhaltungssprache |
Deutsch |
| Literatur |
Cowpertwait, Paul S. P. and Metcalfe, Andrew V. (2009)
Introductory time series with R
Vogel, Jürgen (2015). Prognose von Zeitreihen
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| Lehrinhalte wechselnd? |
Nein |
| Frühere Varianten |
Decken ebenfalls die Anforderungen des Curriculums ab (von - bis)
4MSZRKV: KV Zeitreihenanalyse (Statistik) (2011S-2014S)
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