시계열 데이터 분석

시계열 데이터 분석

교육 기간 : 3일 (18시간)

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

과정소개
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 사용하여 시계열 데이터를 탐색하고, 예측 모형을 구축하는 방법, 미래에 대한 예측을 생성하는 방법 등을 소개합니다.

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®

교육 교재
Forecasting Using SAS Software : A point and Click Approach