Material on-line para aprender a análise de séries temporais

Minha pergunta é se existem bons materiais on-line para aprender isso. Algo que introduz bem as coisas, especialmente os modelos ARMA e a matemática relacionada.

Edit: Eu estou procurando algo do nível de graduação high-end. Algo como em Introdução às séries temporais e previsão de Brockwell e Davis

time-series references arma

— Mr Alpha
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Você pode ser mais específico em relação a quais aspectos das séries temporais você está procurando aprender? De qualquer forma, você deve formular sua pergunta para abranger um contexto mais amplo do que "meus intermediários estão chegando"; caso contrário, é quase certo que seja fechado por ser muito localizado . Esta também deve ser a CW , acredito. Felicidades.

— cardeal

Não tenho muita certeza de como ser específico sem estar muito localizado ao mesmo tempo.

— Sr. Alpha

Quanta experiência você tem com estatísticas ou matemática? Você está procurando implementações em um software específico (R? SAS?)? Você está procurando a teoria por trás do ARIMA? Diga-nos o que você está procurando fazer e tenho certeza de que alguém pode ajudá-lo.

— asjohnson

Tanto o site da Duke quanto o da Zoonek oferecem material muito introdutório. Infelizmente, os dados do mundo real contêm valores incomuns que exigem que pulsos, mudanças de nível, pulsos sazonais e tendências temporais sejam tratados dentro de um modelo.Adicionalmente os parâmetros podem mudar ao longo do tempo, a variação dos erros pode mudar ao longo do tempo ou de acordo com o valor esperado ou simplesmente como um modelo ARIMA propriamente dito. Essas considerações exigem mais poder computacional do fogo do que o disponível gratuitamente ou com a maioria das ofertas comerciais. Uma boa maneira de aprender séries temporais é realmente tentar modelar ou estudar como um especialista a modelou.

— IrishStat

Para material introdutório adicional, o manual on-line do statsoft é geralmente um bom ponto de partida, mas suspeito que o @IrishStat esteja no final.

— gung - Restabelece Monica

Respostas:

De acordo com o meu comentário, não tenho certeza do que você está procurando, mas quando estou ajustando séries temporais após um hiato delas, costumo pegar minha cópia da Análise de séries temporais e seus aplicativos para obter mais perguntas teóricas e olho para alguns sites diferentes on-line (também pesquise no Google para ver se existem novos e interessantes):

http://cran.r-project.org/web/views/TimeSeries.html

A visão de tarefa CRAN sobre séries temporais fornece uma boa visão de quantas coisas você pode fazer

http://www.stat.pitt.edu/stoffer/tsa2/R_time_series_quick_fix.htm

É um bom passeio por algumas análises de séries temporais em R. Eu pessoalmente faço muito do meu aprendizado estatístico através de exemplos (o que geralmente significa seguir guias como este em R), portanto este guia é o meu favorito.

http://www.duke.edu/~rnau/411arim.htm

Este link é uma visão decente do ARIMA fora do R, mostra o significado de diferentes modelos.

Finalmente, você sempre pode verificar a wikipedia se estiver apenas procurando instruções para fórmulas. Esses são apenas os que eu marquei no livro, então talvez outras pessoas contribuam com seus favoritos. Como eu disse nos comentários, se você expandir o que está procurando mais especificamente, provavelmente poderá obter melhores links meus ou de uma das pessoas que seguem as séries cronológicas mais próximas do que eu.

— asjohnson
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Obrigado pela sua resposta, eu estava tentando encontrar o site da Duke há muito tempo, mas havia esquecido o nome da universidade e, portanto, não estava indo muito longe! Eu gostaria de poder dar a você mais de um +1.

— 317 Michelle

Pessoalmente, acho que essa página da Web é um recurso fantástico para análise de séries temporais, principalmente porque fornece código R.

— babelproofreader
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Existem alguns recursos on-line gratuitos e gratuitos:

The Little Book of R for Time Series , de Avril Coghlan (também disponível em versão impressa, razoavelmente barata) - eu não li tudo isso, mas parece que está bem escrito, tem alguns bons exemplos e começa basicamente do zero ( fácil de entrar).
Capítulo 15, Estatísticas com R , de Vincent Zoonekynd - Introdução decente, mas provavelmente um pouco mais avançada. Acho que há muito código (mal comentado) e não há explicações suficientes.

— naught101
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