Time Series Analysis
- Typ: Vorlesung (V)
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Lehrstuhl:
KIT-Fakultäten - KIT-Fakultät für Mathematik - Institut für Stochastik
KIT-Fakultäten - KIT-Fakultät für Mathematik - Semester: SS 2024
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Zeit:
Di. 16.04.2024
14:00 - 15:30, wöchentlich
20.30 Seminarraum 0.016
20.30 Kollegiengebäude Mathematik (EG)
Di. 23.04.2024
14:00 - 15:30, wöchentlich
20.30 Seminarraum 0.016
20.30 Kollegiengebäude Mathematik (EG)
Di. 30.04.2024
14:00 - 15:30, wöchentlich
20.30 Seminarraum 0.016
20.30 Kollegiengebäude Mathematik (EG)
Di. 07.05.2024
14:00 - 15:30, wöchentlich
20.30 Seminarraum 0.016
20.30 Kollegiengebäude Mathematik (EG)
Di. 14.05.2024
14:00 - 15:30, wöchentlich
20.30 Seminarraum 0.016
20.30 Kollegiengebäude Mathematik (EG)
Di. 28.05.2024
14:00 - 15:30, wöchentlich
20.30 Seminarraum 0.016
20.30 Kollegiengebäude Mathematik (EG)
Di. 04.06.2024
14:00 - 15:30, wöchentlich
20.30 Seminarraum 0.016
20.30 Kollegiengebäude Mathematik (EG)
Di. 11.06.2024
14:00 - 15:30, wöchentlich
20.30 Seminarraum 0.016
20.30 Kollegiengebäude Mathematik (EG)
Di. 18.06.2024
14:00 - 15:30, wöchentlich
20.30 Seminarraum 0.016
20.30 Kollegiengebäude Mathematik (EG)
Di. 25.06.2024
14:00 - 15:30, wöchentlich
20.30 Seminarraum 0.016
20.30 Kollegiengebäude Mathematik (EG)
Di. 02.07.2024
14:00 - 15:30, wöchentlich
20.30 Seminarraum 0.016
20.30 Kollegiengebäude Mathematik (EG)
Di. 09.07.2024
14:00 - 15:30, wöchentlich
20.30 Seminarraum 0.016
20.30 Kollegiengebäude Mathematik (EG)
Di. 16.07.2024
14:00 - 15:30, wöchentlich
20.30 Seminarraum 0.016
20.30 Kollegiengebäude Mathematik (EG)
Di. 23.07.2024
14:00 - 15:30, wöchentlich
20.30 Seminarraum 0.016
20.30 Kollegiengebäude Mathematik (EG)
- Dozent: Prof. Dr. Tilmann Gneiting
- SWS: 2
- LVNr.: 0161100
Links
Inhalt | A time series is a sequence of data sequentially observed in time. The course provides an introduction to the theory and practice of statistical time series analysis. Topics covered include stationary and non-stationary stochastic processes, autoregressive and moving average (ARMA) models, model selection and estimation, state-space models and the Kalman filter, forecasting and forecast evaluation, and an outline of spectral techniques. |
Vortragssprache | Englisch |