EventoWeb
Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften
Menu Home User Menu
Nicht angemeldet Anmelden
[ Deutsch (Schweiz) ]   [ Englisch Englisch ]
[ de ]   [ en en ]
Nicht angemeldet Anmelden
t.BA.WIV.TS.22HS (Time Series) 
Modul: Time Series
Diese Information wurde generiert am: 19.06.2025
Nr.
t.BA.WIV.TS.22HS
Bezeichnung
Time Series
Veranstalter
T IDP
Credits
4

Beschreibung

Version: 2.0 gültig ab 01.02.2022

Diese Modulbeschreibung gilt bis zum 31. Juli 2024. Die gültige Modulbeschreibung ist im Intranet unter https://intra.zhaw.ch/departemente/school-of-engineering/bachelorstudium/module im Modulhandbuch abrufbar.

 

Kurzbeschrieb

 Die Studierenden werden in die Methoden der Zeitreihenanalyse eingeführt. Nebst klassischen linearen Ansätzen werden neuere Methoden der KI (künstliche Intelligenz) behandelt. Die Theorie wird anhand der Statistikplatform R veranschaulicht und anhand von simulierten sowie von realen Fallbeispielen eingeübt.

Modulverantwortung

 Wildi Marc (wlmr)

Lernziele (Kompetenzen)
Ziel Kompetenzen Taxonomiestufen
Die Studierenden können Zeitreihen analysieren und Zusammenhänge zwischen kolinearen Phänomenen verstehen F,M K1, K2,K4
Die Studierenden können aus Daten Modelle erstellen aus denen Sie anschliessend Prognosen herleiten können. F,M K2,K3,K5
Die Studierenden können mittels entsprechender R-packages die Methoden (Formeln) aus dem Vorlesungsmaterial umsetzen und mit den Ergebnissen aus den bestehenden packages vergleichen F,SO,SE K3,K5,K6
Die Sudierenden kennen die wichtigsten Eigenschaften von ökonomischen Zeitreihen und können Methoden bzw. software packages geeignet anwenden M,SO,SE K2,K3,K6

Modulinhalte

 Die Lernennden erhalten Einblick in klassische Zeitrehenverfahren sowie in neuere KI (künstliche Intelligenz) basierte Ansätze. Die Auswahl der vermittelten Methoden und Modelle basiert nebst der theoretischen Anschauligkeit auch auf deren Praxistauglichkeit bzw. -nutzen (z.B. Rang in internationalen Forecast Competitions).

Das Modul ist gegliedert in die Blockthemen
-Einfache lineare Ansätze
-Multivariate Methoden
-AI (insbesondereneuronale Netze)

Lehrmittel/Materialien

 Skript, Slides, R-Skripte

Ergänzende Literatur

  

Zulassungs-voraussetzungen 

  

Unterrichtssprache

 (X) Deutsch ( ) Englisch

Teil des Internationalen Profils

 ( ) Ja (X) Nein

Modulausprägung

 Typ 2a
  Details siehe unter: T_RL_Richtlinie_Modulauspraegungen_Stundengutschriften

Leistungsnachweise
Bezeichnung Art Form Umfang Bewertung Gewichtung
Leistungsnachweise während Studiensemester Übungen und Zwischenprüfung Schriftlich   Benotung 30%
Semesterendprüfung Klausur Schriftlich   Benotung 70%

Bemerkungen

  

Rechtsgrundlage

 Die Modulbeschreibung ist neben Rahmenprüfungsordnung und Studienordnung Teil der Rechtsgrundlage. Sie ist verbindlich. Eine in der ersten Unterrichtswoche des Semesters schriftlich festgehaltene und kommunizierte Modulvereinbarung kann die Modulbeschreibung präzisieren. Die Modulvereinbarung ersetzt nicht die Modulbeschreibung.
Kurs: Time Series - Vorlesung
Nr.
t.BA.WIV.TS.22HS.V
Bezeichnung
Time Series - Vorlesung

Hinweis

  • Für das Stichdatum 19.06.2025 ist kein Modulbeschreibungstext im System verfügbar.