Zeitreihen & Progrnosen

Alle Rechte Vorbehalten
Zeitreihen und Prognosen 1:
1.a Einführung und Grundlagen
1.b Einführung und Grundlagen
2. Klassische Zeitreihenanalyse
2.a Trendbestimmung
2.b Zeitreihen durch Filter (lokale Trendbestimmung)
2.c Saisonbereinigung
2.d Prognosen, exponentielles Glätten
3.a Autoregressive (AR) Modelle
Folien-full
Zusammenfassung notizen
Übung+lösung
R-skript übung
Zeitreihen und Prognosen 2:
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1-Phasendurschnittsverfahren:
2-Regression Saison-Dummies (Regression für Trend und Saison)
3-Regression mit trigonometrischen Polynomen
4-Saisonbereinigung durch Differenzenbildung
NOTE!
5-Anderen Verfahrens:

2.c Saisonbereinigung

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1-Phasendurschnittsverfahren:

2-Regression Saison-Dummies (Regression für Trend und Saison)

3-Regression mit trigonometrischen Polynomen

4-Saisonbereinigung durch Differenzenbildung

NOTE!

"decompose": einfache gleitenden durschnitt (Trend und Saison Bereinigung)

"stil"->forecast package: besser als decompose, differenzbildung +saison differenzbildung (Trend und Saison Bereinigung)

5-Anderen Verfahrens: