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“随机非随意，概率破玄机；无序隐有序，统计解迷离。” 剖析时序数据，探寻事实真理，预测序列未来。在大数据与人工智能蓬勃发展的时代，《时间序列分析》技术，你，值得拥有！ 这个课程里，我们将从时域分析到频域分析，从一元到多元，从线性到非线性，从平稳到非平稳，探索时间序列数据的可能有序的规则；数据收集、模型定阶、参数估计、假设检验、模型优化、序列预测。学习到的模型有：自回归AR、移动平均MA、自回归移动平均ARMA、求和自回归移动平均ARIMA、疏系数模型、乘积季节模型、GARCH模型、基于时间序列的马尔可夫区制转换模型、ARIMAX模型、协整与误差修正模型、向量自回归模型等，针对时间序列不同的特征，选择合适的模型进行预测，并最终指导我们的生产和生活。
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