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