آموزش تجزیه و تحلیل و پیش بینی سری های زمانی با MS Excel
Time Series Analysis and Forecasting with MS Excel
تحلیل سری زمانی یک روش آماری برای تجزیه و تحلیل داده های گذشته در یک مدت زمان معین برای پیش بینی آینده است. این شامل توالی مرتب داده‌ها در فواصل مساوی است. برای درک داده های سری زمانی تجزیه و تحلیل اجازه دهید مثالی را در نظر بگیریم. نمونه ای از داده های مسافران هواپیمایی را در نظر بگیرید. تعداد مسافران در یک دوره زمانی مشخص است.
داده های سری زمانی فراوانی از انواع فیلدها تولید می شود. و از این رو تحلیل سری زمانی مطالعه کاربردهای زیادی دارد. بیایید سعی کنیم اهمیت تحلیل سری های زمانی را در حوزه های مختلف درک کنیم.
زمینه اقتصاد: مطالعات بودجه، تجزیه و تحلیل سرشماری، و غیره.
زمینه مالی: به طور گسترده در زمینه مالی مانند درک نوسانات بازار سهام، مدیریت بازده، درک نوسانات بازار و غیره استفاده می شود.
علوم اجتماعی: نرخ تولد یا مرگ و میر در یک دوره زمانی مشخص و می تواند با طرح هایی به نفع آنها باشد.
مراقبت های بهداشتی: یک اپیدمیولوژیست ممکن است علاقه مند به دانستن تعداد افراد آلوده در سال های گذشته باشد. مانند شرایط فعلی، محققان ممکن است علاقه مند به شناخت افرادی باشند که تحت تأثیر ویروس کرونا در یک دوره زمانی قرار گرفته اند. فشار خون ردیابی شده در یک دوره زمانی را می توان در ارزیابی دارو استفاده کرد.
علوم زیست محیطی: داده های سری زمانی محیطی می تواند به ما در توضیح افزایش دما در چند سال گذشته کمک کند. نمودار داده های دما را در یک دوره زمانی نشان می دهد
داده‌های سری زمانی جمع‌آوری‌شده در نقاط مختلف زمانی، فرض مدل آماری مرسوم را به‌عنوان همبستگی بین نقاط داده مجاور وجود دارد. این ویژگی نقض داده های سری زمانی یکی از مفروضات اصلی است که نقاط داده مجاور مستقل و به طور یکسان توزیع شده اند. این امر نیاز به یک رویکرد سیستماتیک را برای مطالعه داده‌های سری زمانی ایجاد می‌کند که می‌تواند به ما کمک کند به سؤالات آماری و ریاضی که به دلیل همبستگی زمانی وجود دارد پاسخ دهیم.
تحلیل سری‌های زمانی طیف وسیعی از کاربردها را شامل می‌شود، آمار، اقتصاد، جغرافیا، بیوانفورماتیک، علوم اعصاب. پیوند مشترک بین همه آنها ارائه یک تکنیک پیچیده است که می تواند برای مدل سازی داده ها در یک دوره زمانی معین که اطلاعات همسایه وابسته است استفاده شود.
در سری‌های زمانی، زمان متغیر مستقل است و هدف پیش‌بینی است.
معرفی Introduction
-
مقدمه ای بر پروژه Introduction to Project
-
پیش بینی با اکسل Forecasting with Excel
سناریو Scenario
-
قرن 21 در سناریوی انتشار کم 21st Century in Low Emission Scenario
-
قرن 21 در سناریوی انتشار کم ادامه دارد 21st Century in Low Emission Scenario Continue
-
قرن 21 در سناریوی انتشار متوسط 21st Century in Medium Emission Scenario
-
قرن 21 در سناریوی انتشار متوسط ادامه دارد 21st Century in Medium Emission Scenario Continue
-
قرن 21 در سناریوی انتشار بالا 21st Century in High Emission Scenario
-
قرن 21 در سناریوی انتشار بالا ادامه دارد 21st Century in High Emission Scenario Continue
میانگین وزنی Weighted Average
-
محاسبه LES میانگین دمای حداقل سالانه Calculating Annual Minimum Temperature Average LES
-
میانگین وزنی حداکثر دمای LES Weighted Average Maximum Temperature LES
-
میانگین وزنی حداقل دما Weighted Average Minimum Temperature
-
میانگین وزنی دما 2A و 2B Weighted Average Temperature 2A and 2B
-
میانگین وزنی حداکثر دمای MES Weighted Average Max Temperature MES
-
میانگین وزنی حداقل دمای HES Weighted Average Minimum Temperature HES
-
میانگین وزنی حداکثر دمای HES Weighted Average Max Temperature HES
تحلیل میانگین متحرک نمایی Exponential Moving Average Analysis
-
بهترین سناریو با میانگین نمایی حداقل دما Exponential Average Minimum Temperature Best Scenario
-
میانگین نمایی حداکثر دما بهترین سناریو ادامه Exponential Average Maximum Temperature Best Scenario Continue
-
سناریوی نرمال حداقل دمای میانگین نمایی Exponential Average Minimum Temperature Normal Scenario
-
میانگین نمایی حداکثر دمای معمولی سناریوی ادامه دارد Exponential Average Maximum Temperature Normal Scenario Continue
-
بدترین سناریو حداقل دمای متوسط نمایی Exponential Average Minimum Temperature Worst Scenario
-
میانگین نمایی حداکثر دما بدترین سناریو ادامه دارد Exponential Average Maximum Temperature Worst Scenario Continue
پسرفت Regression
-
حداقل و حداکثر دمای MES مرتبط Correlated MES Min and Max Temperature
-
همبسته HES حداقل و حداکثر دما Correlated HES Min and Max Temperature
-
رگرسیون ساده LES و حداکثر دمای HES Simple Regression LES and HES Max Temperature
-
رگرسیون ساده MES و حداکثر دما Simple Regression MES and Max Temperature
-
رگرسیون ساده HES و حداکثر دما Simple Regression HES and Max Temperature
-
پیش بینی دامنه رگرسیون چندگانه Multiple Regression Range Prediction
نمایش نظرات
نظری ارسال نشده است.
https://donyad.com/d/95a384
آموزش رگرسیون لجستیک با استفاده از SAS Stat
Logistic Regression using SAS Stat
رگرسیون لجستیک را به ساده ترین روش با استفاده از SAS Stat بیاموزید
آموزش پایتون 2023 برای یادگیری ماشینی: راهنمای گام به گام
2023 Python for Machine Learning: A Step-by-Step Guide
پروژه های علم داده با رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، جنگل تصادفی، SVM، KNN، KMeans، XGBoost، PCA و غیره
آموزش نحوه استفاده از هوش مصنوعی - راهنمای همه!
How to use Artificial Intelligence - A guide for everyone!
امروز از فناوری فردا بهره مند شوید: برای افزایش بهره وری خود از هوش مصنوعی استفاده کنید!
آموزش تسلط بر نرم افزار ChatGPT: ساخت، استقرار و فروش برنامه های هوش مصنوعی
ChatGPT Software Mastery: Build, Deploy & Sell AI Apps
با OpenAI API و Python اپلیکیشن‌های جذاب AI Desktop و SaaS را ایجاد و بفروشید.
EDU CBA
مهارت های دنیای واقعی را بصورت آنلاین بیاموزید EDUCBA یک ارائه دهنده جهانی آموزش مبتنی بر مهارت است که نیازهای اعضا را در بیش از 100 کشور برطرف می کند. ما بزرگترین شرکت فناوری پیشرفته در آسیا با نمونه کارهای 5498+ دوره آنلاین ، 205+ مسیر یادگیری ، 150+ برنامه شغل محور (JOPs) و 50+ بسته دوره حرفه ای شغلی هستیم که توسط متخصصان برجسته صنعت آماده شده است. برنامه های آموزشی ما برنامه های مبتنی بر مهارت شغلی است که توسط صنعت در سراسر امور مالی ، فناوری ، تجارت ، طراحی ، داده و فناوری جدید و آینده مورد نیاز صنعت است.
Udemy (یودمی)
یودمی یکی از بزرگترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.
یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارت‌های مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.