Анализ данных с временной структурой
Название спецкурса на английском языке
Time-structured data analysis
Пререквизиты
Отсутствуют
Целевая аудитория
1-2 курс
3-6 курс, магистранты
Подразделение
[Кафедра МКМА]
Семестр
Полгода (весна)
Тип курса
Спецкурс по выбору студента
Учебный год
2024/25
Список тем
Гауссовские линейные авторегрессионные модели. Основные понятия. AR, ARMA,
ARIMA, SARIMA, ARCH, GARCH.
Свойства, подбор параметров, проверка корректности
Построение автоматизированного пайплайна для решения задачи регрессии на данных с временной структурой. Компоненты. Особенности. Проверка эффективности
Задача выявления аномалий в данных с временной структурой.
Задача выявления разладки временного ряда
Построение признакового пространства. Основные понятия задачи выделения значимых факторов
Фильтрационные методы выделения значимых факторов.
Начала информационной теории.
Совместная информация, трансфертная энтропия
Близкие к Байесовским методы анализа данных с временной структурой.
Марковские цепи.
Класс алгоритмов Monte Carlo Marcov Chain.
Фильтр Калмана.
ARIMA, SARIMA, ARCH, GARCH.
Свойства, подбор параметров, проверка корректности
Построение автоматизированного пайплайна для решения задачи регрессии на данных с временной структурой. Компоненты. Особенности. Проверка эффективности
Задача выявления аномалий в данных с временной структурой.
Задача выявления разладки временного ряда
Построение признакового пространства. Основные понятия задачи выделения значимых факторов
Фильтрационные методы выделения значимых факторов.
Начала информационной теории.
Совместная информация, трансфертная энтропия
Близкие к Байесовским методы анализа данных с временной структурой.
Марковские цепи.
Класс алгоритмов Monte Carlo Marcov Chain.
Фильтр Калмана.
Список источников
Вероятность и статистика в примерах и задачах. Т. 2: Марковские цепи как отправная
точка теории случайных процессов и их приложения, Кельберт, М. Я., 2010
Многомерная статистика: гауссовские линейные модели, Тюрин, Ю. Н., 2011
Подкорытова О. А., Соколов М. В. - АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ 2-е изд., пер. и доп.
Учебное пособие для бакалавриата и магистратуры - М.:Издательство Юрайт - 2019 -
267с. - ISBN: 978-5-534-02556-9 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL:
https://urait.ru/book/analiz-vremennyh-ryadov-433180
Гауссовские случайные процессы, Ибрагимов, И. А., 1970
Дауни, А. Б. Байесовские модели / А. Б. Дауни ; перевод с английского В. А. Яроцкого. —
Москва : ДМК Пресс, 2018. — 182 с. — ISBN 978-5-97060-664-3. — Текст : электронный //
Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/131695 (дата
обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
Эконометрика. Элементарные методы и введение в регрессионный анализ временных
рядов, Носко, В. П., 2004
точка теории случайных процессов и их приложения, Кельберт, М. Я., 2010
Многомерная статистика: гауссовские линейные модели, Тюрин, Ю. Н., 2011
Подкорытова О. А., Соколов М. В. - АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ 2-е изд., пер. и доп.
Учебное пособие для бакалавриата и магистратуры - М.:Издательство Юрайт - 2019 -
267с. - ISBN: 978-5-534-02556-9 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL:
https://urait.ru/book/analiz-vremennyh-ryadov-433180
Гауссовские случайные процессы, Ибрагимов, И. А., 1970
Дауни, А. Б. Байесовские модели / А. Б. Дауни ; перевод с английского В. А. Яроцкого. —
Москва : ДМК Пресс, 2018. — 182 с. — ISBN 978-5-97060-664-3. — Текст : электронный //
Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/131695 (дата
обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
Эконометрика. Элементарные методы и введение в регрессионный анализ временных
рядов, Носко, В. П., 2004
День недели
суббота
Время
15:00-16:35
Аудитория
1408
Дата первого занятия
Аудитория первого занятия
Ещё не назначена
Статус курса
Запись открыта
Форма записи на курс
Заполнение формы записи на курс доступно только студентам. Для записи на курс авторизуйтесь, пожалуйста, в студенческом аккаунте.