Školení / Časové řady a předpovědi: Přístup s programováním

Detailní informace o školení

Outline in English Forecasting Using SAS Software: A Programming Approach
Kód FETSP (dříve TSFETS)
Název Časové řady a předpovědi: Přístup s programováním
Určení Statistika a analýzy
Úroveň 2
Délka standardně 3 dny, vždy 9-17 hodin (s pauzou na oběd)
Cena
  • 19.710,- Kč
  • 7.965,- Kč pro akademická pracoviště
  • sleva 5% až 20% při dvou a více účastnících z jedné firmy
  • uvedené ceny jsou bez DPH
Místo konání SAS, Na Pankráci 17-19, Praha 4 (1. patro budovy)
Jazyk
  • přednášky - čeština
  • školící materiály - angličtina
V ceně zahrnuto
  • přístup k PC (max. 1 účastník na 1 PC)
  • školící materiály
Doporučené kurzy před PRG1, PRG2, STAT1, MAC1 výhodou

Tento kurz je určený analytikům, statistikům, ekonomům, specialistům úseků ekonomického plánování, řízení zásob, výzkumu trhu a dalších oborů, kteří potřebují analyzovat časové řady a vytvářet předpovědi. Účastníci se v kurzu naučí vytvářet predikční modely, vyhodnocovat přesnost modelu a předpovídat s pomocí odhadnutého modelu budoucí hodnoty.

Pro přihlášení do kurzu byste měli mít v prostředí SAS zkušenosti se zadáváním a přenosem dat, vytvářením základních analýz (řádkové a sloupcové součty a průměry) a s vytvářením grafů. Tyto znalostí získáte například v kurzech PRG1 a PRG2. Znalost makro jazyka SAS je výhodou, ale není nutná. Účastníkům, kteří nemají žádné zkušenosti s analýzou dat a statistickým modelováním, doporučujeme nejprve absolvovat školení STAT1 / ST192 a/nebo STAT2 / ST292.

Po absolvování tohoto školení byste měli umět:

  • sestavovat jednoduché predikční modely
  • sestavovat složitější predikční modely pro autokorelované časové řady a pro řady s trendovou a sezónní složkou
  • sestavovat predikční modely zahrnující vysvětlující proměnné
  • připravovat data pro predikce

Obsah kurzu

Úvod do sestavování predikcí

  • úvod do softwarového modulu SAS Time Series Forecasting
  • úvod do statistických predikcí pomocí časových řad
  • test dobré shody a přesnosti modelu

Jednoduché predikční modely

  • modelování trendu
  • modelování sezónnosti
  • použití indikátorových proměnných pro modelování událostí

Pokročilé predikční modely pro stacionární časové řady

  • úvod do Box-Jenkinsovy predikce
  • autoregresní modely (AR)
  • modely klouzavých průměrů (MA)
  • model kombinující autoregresi a klouzavé průměry (ARMA)
  • volba vhodného ARMA modelu
  • odhad a metody predikce

Pokročilé predikční modely pro nestacionární časové řady

  • využití diferencování při modelování trendu a sezónnosti
  • modely trendu
  • modely sezónnosti
  • predikce na datech o pasažérech letecké společnosti
  • predikce na datech s nestandardními časovými proměnnými

Predikční modely s vysvětlujícími proměnnými

  • běžné regresní modely
  • modely událostí
  • modely regrese časové řady
  • unobserved component

Další témata podle zájmu účastníků

Podělte se s námi o vaše nápady! Jsou zde další témata, která vám v kurzu chybí? Chtěli byste kurz uspořádat jinde nebo trochu jinak? Dejte nám o tom vědět na training@cze.sas.com.