دوره تحلیل و مدل‌سازی سری‌های زمانی با زبان برنامه‌نویسی R برای کاربردهای اقتصادی و صنعتی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل و مدل‌سازی سری‌های زمانی با زبان برنامه‌نویسی R برای کاربردهای اقتصادی و صنعتی

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل‌های آماری

موضوع میانی: تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی داده‌های اقتصادی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و تعاریف پایه در تحلیل سری‌های زمانی
• 2. ساختار داده‌های سری زمانی در محیط نرم‌افزار R
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی برای تحلیل داده
• 4. تجسم و ترسیم نمودارهای سری زمانی
• 5. شناسایی مؤلفه‌های اصلی روند و فصلی بودن در داده‌ها
• 6. تجزیه سری‌های زمانی به اجزای تشکیل‌دهنده
• 7. مفهوم ایستایی در سری‌های زمانی و آزمون‌های ریشه واحد
• 8. بررسی خودهمبستگی و تابع خودهمبستگی جزئی
• 9. فیلتر کردن و هموارسازی داده‌ها با میانگین متحرک
• 10. مدل‌های میانگین متحرک ساده و نمایی
• 11. مدل‌های خودهمبسته مرتبه اول و بالاتر
• 12. مدل‌های میانگین متحرک انباشته (MA)
• 13. مدل‌های ترکیبی خودهمبسته میانگین متحرک (ARMA)
• 14. مدل‌های خودهمبسته میانگین متحرک انباشته (ARIMA)
• 15. تعیین مرتبه بهینه مدل‌های ARIMA با استفاده از معیار اطلاعات آکائیکه
• 16. پیش‌بینی کوتاه‌مدت با استفاده از مدل‌های ARIMA
• 17. ارزیابی دقت مدل‌های پیش‌بینی با معیارهای خطا
• 18. تحلیل باقی‌مانده‌ها و تشخیص صحت مدل
• 19. مدل‌های فصلی ARIMA و کاربرد آن در داده‌های اقتصادی
• 20. مدل‌های واریانس ناهمسانی شرطی خودهمبسته (ARCH)
• 21. مدل‌های GARCH برای تحلیل نوسانات در بازارهای مالی مجاز
• 22. کاربرد مدل‌های سری زمانی در پیش‌بینی شاخص‌های کلان اقتصادی
• 23. تحلیل سری‌های زمانی چندمتغیره و مدل‌های VAR
• 24. مفهوم هم‌انباشتگی و مدل‌های تصحیح خطا در اقتصاد
• 25. پیش‌بینی تقاضای صنعتی با استفاده از الگوریتم‌های سری زمانی
• 26. استفاده از بسته‌های تخصصی R برای تحلیل داده‌های حجیم
• 27. مدیریت داده‌های مفقود در سری‌های زمانی اقتصادی
• 28. تطبیق مدل‌های پیش‌بینی با سیاست‌گذاری‌های اقتصادی
• 29. اعتبارسنجی متقاطع در مدل‌های سری زمانی
• 30. بهینه‌سازی پارامترهای مدل در محیط برنامه‌نویسی
• 31. تفسیر نتایج آماری در گزارش‌های مدیریتی و صنعتی
• 32. یکپارچه‌سازی مدل‌های سری زمانی در نرم‌افزارهای تصمیم‌یار
• 33. شبیه‌سازی سناریوهای اقتصادی بر پایه مدل‌های سری زمانی
• 34. بررسی اثرات شوک‌های اقتصادی در مدل‌های سری زمانی
• 35. ارائه گزارش‌های تحلیلی مبتنی بر داده‌های واقعی صنعتی
• 36. اخلاق حرفه‌ای در تحلیل داده و گزارش‌دهی نتایج
• 37. مستندسازی کدهای R برای پروژه‌های صنعتی
• 38. پروژه عملی: پیش‌بینی سری زمانی فروش در یک واحد تولیدی
• 39. پروژه عملی: تحلیل نوسانات شاخص‌های بورس در چارچوب مقررات رسمی
• 40. نتیجه‌گیری و مسیرهای پیشرفته در تحلیل داده‌های سری زمانی