کتاب تحلیل و مدل‌سازی هوشمند سری‌های زمانی با زبان برنامه‌نویسی R با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل و مدل‌سازی هوشمند سری‌های زمانی با زبان برنامه‌نویسی R

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل‌های آماری

موضوع میانی: تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی داده‌های اقتصادی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و ساختار داده‌های سری زمانی در محیط نرم‌افزاری R
• 2. نصب و پیکربندی بسته‌های تخصصی تحلیل سری زمانی
• 3. انواع داده‌های زمانی و نحوه فراخوانی و واردسازی آن‌ها
• 4. مدیریت و دست‌کاری تاریخ و زمان در محیط R
• 5. تبدیل داده‌های خام به ساختارهای زمانی استاندارد
• 6. بررسی بصری و اکتشافی الگوهای تغییرات زمانی
• 7. مفاهیم پایه در تحلیل اجزای سری زمانی شامل روند و فصلی بودن
• 8. تجزیه سری‌های زمانی به اجزای تشکیل‌دهنده روند و نوسانات
• 9. بررسی ایستایی داده‌ها و آزمون‌های ریشه واحد
• 10. روش‌های حذف روند و تثبیت واریانس در سری‌های زمانی
• 11. محاسبه خودهمبستگی و خودهمبستگی جزئی برای شناسایی الگوها
• 12. آشنایی با مدل‌های میانگین متحرک و خودهمبسته
• 13. اصول مدل‌سازی با استفاده از مدل‌های آرما
• 14. مدل‌های خودهمبسته یکپارچه میانگین متحرک
• 15. تعیین خودکار پارامترهای مدل‌های آریما
• 16. پیش‌بینی کوتاه‌مدت با استفاده از مدل‌های سری زمانی
• 17. ارزیابی دقت پیش‌بینی و تحلیل خطاهای مدل
• 18. کاربرد مدل‌های آریما فصلی در تحلیل‌های اقتصادی
• 19. شناسایی نقاط تغییر و ناهنجاری‌ها در سری‌های زمانی
• 20. هموارسازی نمایی و کاربرد آن در پیش‌بینی‌های اقتصادی
• 21. مدل‌سازی نوسانات با استفاده از مدل‌های آرچ و گارچ
• 22. کاربرد مدل‌های گارچ در تحلیل ریسک و بازارهای مالی داخلی
• 23. تحلیل هم‌انباشتگی و روابط بلندمدت در متغیرهای اقتصادی
• 24. معرفی مدل‌های خودرگرسیون برداری برای تحلیل هم‌زمان متغیرها
• 25. کاربرد مدل‌های فضای حالت در تحلیل سری‌های زمانی
• 26. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 27. بهینه‌سازی پارامترهای مدل برای افزایش دقت پیش‌بینی
• 28. پیاده‌سازی مدل‌های سری زمانی در گزارش‌های مدیریتی
• 29. استفاده از بسته‌های پیشرفته برای تحلیل‌های کلان اقتصادی
• 30. نکات اخلاقی و الزامات قانونی در تحلیل و گزارش‌دهی داده‌های اقتصادی
• 31. مستندسازی و ارائه نتایج تحلیل‌های آماری به صورت داشبورد علمی