Time Series Analysis تحليل السلاسل الزمنية

A time series is a collection of observations of well-defined data items obtained through repeated measurements at consistent intervals over a set period of time (daily, monthly, yearly, etc.). Such data arise in just about every area of science and the humanities, including econometrics and finance, engineering, medicine, genetics, sociology, environmental science. This course provides an introduction to time series analysis techniques and methods. Topics covered are: descriptive methods and plots, smoothing, differencing; the autocorrelation trend analysis, seasonal variation, stationary and non-stationary time series models, forecasting and regression analysis of time series data.

course logo

تحليل السلاسل الزمنية Time Series Analysis

السلاسل الزمنية تشير إلى مجموعة متسلسلة من القياسات أو المشاهدات المسجلة عبر الزمن لمتغير محدد. وعادة ما يتم تسجيل هذه القيم خلال فترات زمنية محددة متساوية ومتسقة ومتسلسلة والتي قد تكون دقائق، ساعات، أيام، أسابيع، أشهر، سنوات ،…الخ. وينشأ هذا النوع من البيانات في مختلف المجالات العلمية والانسانية، بما في ذلك الاقتصاد القياسي والمالية، الهندسة، الطلب، علم الوراثة، علم الاجتماع، والعلوم البيئية. تحليل السلسلة الزمنية يشير إلى مجموعة من الطرق والتقنيات الاحصائية المستخدمة لتحليل سلسلة من المشاهدات التي تم تجميعها بشكل منتظم عبر الزمن لاستخلاص احصائيات قيمة أو لفهم خصائص البيانات أو للقيام بعملية التنبؤ أو بغرض دعم عملية اتخاذ القرار. هذا الدرس هو مقدمة لتحليل السلاسل الزمنية ويهدف إلى عرض مختلف الطرق والتقنيات المخصصة لهذا الغرض، ويغطي مواضيعا مثل: تقنيات الوصف والتمثيلات البيانية، آليات تمليس السلاسل الزمنية، وحساب الفارق والارتباط الذاتي، تفكيك السلاسل الزمنية وتحليل الاتجاه والتغيرات الموسمية، النماذج المستخدمة مع السلاسل المستقرة وغير المستقرة، ونماذج تحليل الانحدار والتنبؤ.

Restricted Access
87
Course added 2023-10-06 15:27:07
Last Update 2023-10-06 15:27:07

What you'll learn

  1. d

Course content

  • Lecture 1
    Introduction to time series analysis مدخل لتحليل السلاسل الزمنية
  • Lecture 2
    Time Series Decomposition -1 تفكيك السلسة الزمنية -1
  • Lecture 3
    Time Series Decomposition-2 تفكيك السلسلة الزمنية -2
  • Lecture 4
    Time Series Decomposition 3 تفكيك السلسلة الزمنية 3
  • Lecture 5
    Autocorrelation and Partial Autocorrelation الارتباط الذاتي والارتباط الذاتي الجزئي
  • Lecture 6
    Time Series Stationary استقرارية السلسلة الزمنية
  • Lecture 7
    Forecasting Using ARIMA Models-1 التنبؤ باستخدام نماذج ARIMA -1
  • Lecture 8
    Forecasting Using ARIMA Models-2 التنبؤ باستخدام نماذج ARIMA -2

Other courses by Chaabna Samira

Batna 1 University
Forecasting Models and Techniques Faculté des sciences économiques, commerciales et de gestion

Chaabna Samira

Assistance Professor A
Batna 1 University
Data Analysis Using SPSS Faculté des sciences économiques, commerciales et de gestion

Chaabna Samira

Assistance Professor A
Batna 1 University
Econometrics Faculté des sciences économiques, commerciales et de gestion

Chaabna Samira

Assistance Professor A

Instructor

Chaabna Samira Assistance Professor A

نبذة تعريفية

  1. A

Research Directions

  1. A

Publications

  1. Analysis of the State of E-commerce in Algeria, International Journal of Marketing Studies, Vol 7- No 2 (2015),
  2. Designing a Ranking System for Product Search Engine Based on Mining UGC, Management Information System, E-commerce, Vol 2-No 1 (June 2015)
  3. A National Perspective on the Factors Involved in the Lack of E-commerce in Algeria. WHICEB 2014 Proceedings. 5.