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Time Series Analysis - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung mit Übung
Veranstaltungsnummer 5284 Kurztext
Semester SoSe 2022 SWS
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus i.d.R. jedes 2. Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits
Hyperlink   Evaluation Ja - Präsenzveranstaltung
Sprache englisch
Termine Gruppe: 1-Gruppe iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
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Di. 12:00 bis 14:00 wöchentlich 19.04.2022 bis 19.07.2022  Forum - HC.N.0.09 (Seminarraum) Raumplan    

Lecture. Starts on 19.04.2022.

 
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Mi. 10:00 bis 12:00 wöchentlich Gebäude A (Samelson-Campus) - SC.A.1.19 (Computerraum IMAI) Raumplan    

Lab. Starts on 20.04.2022

 
iCalendar Export -.  bis  wöchentlich          
Gruppe 1-Gruppe:
Termine Gruppe: Klausur iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
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iCalendar Export
Fr. 14:00 bis 16:00 s.t. Einzeltermin am 22.07.2022 Gebäude A (Samelson-Campus) - SC.A.1.19 (Computerraum IMAI) Raumplan        
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Fr. 14:00 bis 16:00 s.t. Einzeltermin am 22.07.2022 Gebäude A (Samelson-Campus) - SC.A.1.20 (Lehr-Lern-Labor Informatik) Raumplan        
Gruppe Klausur:
Prüfungstermine
Semester Termin Prüfer/-in Parallelgruppe Datum Prüfungsform Beginn Anmeldefrist Ende Anmeldefrist Ende Abmeldefrist Infos zu Nachschreibterminen
SoSe 2022 01 22.07.2022 12.07.2022 VERBINDLICH 15.07.2022 VERBINDLICH


Zugeordnete Person
Kontaktperson (durchführend) Zuständigkeit
Mentemeier, Sebastian, Professor Dr. verantwortlich und durchführend
LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
MAT-TSA Time Series Analysis
Zuordnung zu Einrichtungen
Inst. für Mathematik und Angew. Informatik
Inhalt
Literatur

 

  1. Cowpertwait, Metcalfe: Introductory Time Series with R, Springer
  2. Brockwell, Davis: Introduction to Time Series and Forecasting, Springer

 

Bemerkung

Update 04.04.: The lecture will start 19.04. (not one week later, as announced earlier)

 

Tuesday: Lecture. Starts 19.04.2022

Wednesday: Computer Lab - Statistical Programming with R. Starts 20.04.2022

Please register in the corresponding learnweb course. It opens 08.04.2022 without a password.

Lerninhalte

Time Series Analysis from the viewpoint of Mathematical Stochastics. The following topics will be covered:

  • Decomposition: Identification of trends and seasonal components
  • Models for discrete time series: Autoregressive Models, Moving Average Models and ARMA models, parameter estimation for these models
  • Models for heteroskedasticity: ARCH and GARCH models and parameter estimation
  • Aspects of extreme value theory for time series
  • Models for continuous time series: Brownian motion and related stochastic processes - if time permits.

 


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2022 , Aktuelles Semester: WiSe 2024/25
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