Competencies and objectives

 

Course context for academic year 2024-25

Time series is an optional subject. The objective of the course is to provide an introduction to an important class of univariate time series models:  the  class of AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) models.  Within this class,  we will cover the problems of model identification, estimation, selection and model diagnosis and prediction. For computation, visualization and analysis of time series data we will use the free software R. This course assumes knowledge of probability theory and statistical theory (at the level taught in the probability and statistical inference courses 25026 and 25035). Background on linear regression methods and familiarity with the statistical software R will be helpful but not requiered.

 

 

Course content (verified by ANECA in official undergraduate and Master’s degrees) for academic year 2024-25

Specific Competences (CE)

  • CE10 : Comunicar, tant per escrit com de manera oral, coneixements, procediments, resultats i idees matemàtiques.
  • CE11 : Ser capaç de resoldre problemes d'àmbit acadèmic, tècnic, financer o social mitjançant mètodes matemàtics.
  • CE12 : Saber treballar en equip, aportant models matemàtics adaptats a les necessitats col·lectives.
  • CE15 : Reconèixer i analitzar nous problemes i plantejar estratègies per a solucionar-los.
  • CE5 : Proposar, analitzar, validar i interpretar models de situacions reals senzilles, utilitzant les eines matemàtiques més adequades a les finalitats que es persegueixen.
  • CE6 : Resoldre problemes de matemàtiques, mitjançant habilitats de càlcul bàsic i altres tècniques, planificant-ne la resolució a partir de les eines de què es dispose i de les restriccions de temps i recursos.
  • CE7 : Utilitzar aplicacions informàtiques d'anàlisi estadística, càlcul numèric i simbòlic, visualització gràfica, optimització o d'altres per a experimentar en matemàtiques i resoldre problemes.
  • CE9 : Utilitzar eines de cerca de recursos bibliogràfics en matemàtiques.

 

Specific Generic UA Competences

  • CGUA1 : Comprensió de la llengua estrangera anglès en l'àmbit científic.
  • CGUA2 : Tenir coneixements d'informàtica relatius a l'àmbit d'estudi.
  • CGUA3 : Adquirir o tenir les habilitats bàsiques en TIC (tecnologies de la informació i comunicació) i gestionar adequadament la informació obtinguda.

 

Generic Degree Course Competences

  • CG1 : Desenvolupar la capacitat d'anàlisi, síntesi i raonament crític.
  • CG2 : Demostrar capacitat de gestió/direcció eficaç i eficient: esperit emprenedor, iniciativa, creativitat, organització, planificació, control, presa de decisions i negociació.
  • CG3 : Resoldre problemes de manera efectiva.
  • CG4 : Demostrar capacitat de treball en equip.
  • CG5 : Comprometre's amb l'ètica, els valors d'igualtat i la responsabilitat social com a ciutadà i com a professional.
  • CG6 : Aprendre de manera autònoma.
  • CG7 : Demostrar capacitat d'adaptar-se a noves situacions.
  • CG9 : Demostrar habilitat per a transmetre informació, idees, problemes i solucions a un públic tant especialitzat com no especialitzat.

 

 

 

Learning outcomes (Training objectives)

No data

 

 

Specific objectives stated by the academic staff for academic year 2024-25

  • Learn how to build, estimate and validate ARIMA time series models for univariate time series data 
  • Learn how to use ARIMA models for time series forecasting
  • Utilize R for computation, visualization and analysis of time series data

 

 

General

Code: 25070
Lecturer responsible:
TROTTINI, MARIO
Credits ECTS: 6,00
Theoretical credits: 1,12
Practical credits: 1,28
Distance-base hours: 3,60

Departments involved

  • Dept: MATHEMATICS
    Area: STATISTICS AND OPERATIONS RESEARCH
    Theoretical credits: 1,12
    Practical credits: 1,28
    This Dept. is responsible for the course.
    This Dept. is responsible for the final mark record.

Study programmes where this course is taught