Сортировать:

 По месту проведения | | Все курсы | По месту проведения | По дате начала

Прогнозирование временных рядов: Программный подход


Цель курса

  • Построение простых прогнозирующих моделей
  • Построение продвинутых прогнозирующих моделей для автокоррелируванных временных рядов и для рядов с трендами и сезонными колебаниями.
  • Построение прогнозирующих моделей, содержащих  объясняющие переменные.
  • Построение моделей для оценки влияния таких событий, как изменение гражданского законодательства, рекламных и маркетинговых кампаний, природных и техногенных катастроф.

 

Описание курса

Данный курс обучает аналитиков пользоваться программным обеспечением SAS/ETS для создания прогнозирующих моделей, оценивать точность модели и прогнозировать значения модели в будущем.

Аудитория, требуемый уровень подготовки

Научные работники, инженеры и бизнес-аналитики, ответственные за прогнозирование или разработку регламента в своих организациях

Для изучения курса необходим опыт программирования в системе SAS. Нужно уметь вводить или импортировать данные и выполнять с ними элементарные действия, например, вычислять среднее и сумму по столбцу или строке, а также строить диаграммы и графики. Данные вопросы рассматриваются на курсе SAS Программирование 1: Основы. Знание языка SAS Macro не требуется, но желательно. Слушатели, у которых отсутствует опыт анализа данных и статистического моделирования может получить необходимые знания на курсе Statistics 2: ANOVA and Regression.
В курсе рассматривается программное обеспечение SAS/ETS

Программа курса:

    Введение в прогнозирование

  • временные ряды и прогнозирование
  • введение в программное обеспечение SAS для прогнозирования
  • вычисление прогнозов

    Прогнозирующие модели для стационарных временных рядов

  • введение в стационарные временные ряды
  • методы автоматического построения моделей для стационарных временных рядов
  • оценка и прогнозирования для стационарных временных рядов

    Модели, учитывающие тренд

  • введение в нестационарные временные ряды
  • моделирование тренда
  • альтернативные подходы для моделирования тренда (помимо PROC ARIMA)

    Модели, учитывающие сезонные колебания

  • модели ARIMA для учета сезонных колебаний
  • альтернативные подходы для моделирования сезонных колебаний (помимо PROC ARIMA)
  • составление прогноза для пассажирских авиаперевозок

    Прогнозирующие модели с объясняющими переменными

  • модели простой регрессии
  • событийные модели
  • модели регрессии временных рядов

     

Код курса Дата начала Длительность
FETSP -- 3 дня

 

 
www.sas.com | support.sas.com
Terms of Use & Legal Information | Privacy Statement