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교육 기간 : 3일 (18시간)

학습 개요
시간의 흐름에 따라 관측된 일련의 데이터를 분석하기 위한 시계열 분석 방법을 소개합니다. 이 과정에서는 SAS System에서 제공하는 GUI 환경의 어플리케이션인 시계열 예측 시스템(Time Series Forecasting System, TSFS)을 및 SAS Program을 사용하여 시계열 데이터를 탐색하고, 예측 모형을 구축하는 방법, 미래에 대한 예측을 생성하는 방법 등을 소개합니다.

학습내용
- 시계열의 기본 개념
- 시계열의 구성요소 및 분해
- TSFS 및 프로그램을 이용한 시계열 분석 소개
- ARIMA 모형 소개

학습대상
시계열 데이터를 분석하거나 예측해야 하는 통계학자, 경제학자, 비즈니스 계획 수립자, 재고 관리자, 시장 조사 연구자 등

선수 지식
- SAS 프로그래밍 능력 ( SAS Programming I & II 과정)
- 기본적인 통계지식 (기초통계분석 과정)

교육 내용


개요			- 통계적 개념 및 용어 - 통계적 모델링 절차

시계열의 기본 개념			- 시계열의 구성 요소 - 시계열 데이터의 구조 - 파일의 전치 - SAS 날짜, 시간 값, 출력형식, 함수의 사용

지수 평활 모형			- 비계절 모형의 적합 - 계절 모형의 적합 - 모형의 평가 및 비교

ARIMA 모형			- AR, MA, ARMA 모형의 적합 - 시계열 함수의 사용 - 비계절 ARIMA 모형 - 계절 ARIMA 모형 - 정상성 검정 및 백색 잡음 검정

회귀분석(Review)			- 추정, 가설 검정, 예측 - 변수 선택 기법 - 회귀 진단

시계열 오차를 가진 회귀 모형			- 개입 모형 - 선행 지표(leading indicator) - 확률적 예측 변수의 사용 - 모형의 평가

사용 소프트웨어
Base SAS, SAS/ETS, SAS/STAT, SAS/GRAPH