Zeitreihenanalyse mit R

In diesem Methodentraining werden die klassischen Aufgaben und Analysen im Bereich Zeitreihenanalyse besprochen.

Lernen Sie zunächst mit den Grundbegriffen der Zeitreihenanalyse sicher umzugehen und verwenden Sie anschließend R, um Zeitreihenobjekte zu erstellen und typische Datenmanagementaufgaben mit diesen zu erledigen. Erfahren Sie dabei, wie Sie Strings in Zeitreihen umwandeln und Sie Kalenderinformationen extrahieren. Höhere Analysen auf Zeitreihen werden in R auf dem Objekttyp ts durchgeführt. Sie werden dessen Eigenschaften kennenlernen und auf seiner Basis die klassischen Verfahren der Zeitreihenanalyse durchführen. Die Verfahren werden zunächst theoretisch eingeleitet, anschließend an Beispieldaten (Kursverläufe, Bevölkerungszahlen, Devisen etc.) direkt in R vorgeführt und abschließend in kleinen Übungen durch die Teilnehmer ausprobiert

• Das Themengebiet „Zeitreihenanalyse“, dessen Grundbegriffe und Verfahren kennenlernen und verstehen
• Klassische Methoden zur Zeitreihenanalyse kennenlernen
• R-Bibliotheken und Funktionen zum Bearbeiten von Zeitreihen kennenlernen

• Grundbegriffe der Zeitreihenanalyse
• Random Walk, Trend, Saisonalität, Residuum, White Noise, Stationarität, Autokorrelation, Partielle Autokorrelation, Einheitswurzel (Unit-Root)
• Zeitreihenobjekte in R
• Typisierung von Zeitreihen
• Untersuchung auf deterministischen- bzw. stochastischen Trend
• Stationarisierung von Zeitreihen
• Differenzieren, Detrending
• Dekomposition von Zeitreihen
• Additive vs. Multiplikative Zeitreihen, Saisonalitätsbereinigung, Trendbereinigung
• Glättung von Zeitreihen
• Moving Average, exponentielle Glättungsverfahren
• AR-I-MA Modelle
• Bestimmung der Terme, Vorhersagen erstellen
• Ausblick: Machine Learning zur Zeitreihenvorhersage
• Kreuzvalidierung von Zeitreihen, Prognoseerstellung mittels Neuronaler Netze

Grundlegende Programmiererfahrung in R sollte vorhanden sein.

Training am eigenen Laptop

(Softwarevoraussetzungen und Installationsanleitung erhalten Sie im Vorfeld)