Forecasting Using SAS(R) Software: A Programming Approach

Kód kurzu: FETS42

Tato část není lokalizována

This course teaches analysts how to use SAS/ETS software to diagnose systematic variation in data collected over time, create forecast models to capture the systematic variation, evaluate a given forecast model for goodness of fit and accuracy, and forecast future values using the model. Topics include Box-Jenkins ARIMA models, dynamic regression models, and exponential smoothing models.

Odborní
certifikovaní lektoři

Mezinárodně
uznávané certifikace

Široká nabídka technických
a soft skills kurzů

Skvělý zákaznický
servis

Přizpůsobení kurzů
přesně na míru

Termíny kurzu

Počáteční datum: Na vyžádání

Forma: Na vyžádání

Délka kurzu: 21 hodin

Jazyk: en

Cena bez DPH: 45 000 Kč

Registrovat

Počáteční
datum
Místo
konání
Forma Délka
kurzu
Jazyk Cena bez DPH
Na vyžádání Na vyžádání 21 hodin en 45 000 Kč Registrovat
G Garantovaný kurz

Nenašli jste vhodný termín?

Napište nám o vypsání alternativního termínu na míru.

Kontakt

Cílová skupina

Tato část není lokalizována

Scientists, engineers, and business analysts who have the responsibility of forecasting or evaluating policies and practices for their organizations

Struktura kurzu

Tato část není lokalizována

Introduction to Forecasting

  • Time series and forecasting.
  • Introduction to forecasting with SAS software.
  • Evaluating forecasts.

Stationary Time Series Models

  • Introduction to stationary time series.
  • Automatic model selection techniques for stationary time series.
  • Estimation and forecasting for stationary time series.

Trend Models

  • Introduction to nonstationary time series.
  • Modeling trend.
  • Alternatives to PROC ARIMA for modeling trend.

Seasonal Models

  • Seasonal ARIMA models.
  • Alternatives to PROC ARIMA for fitting seasonal models.
  • Forecasting the airline passengers data.

Models with Explanatory Variables

  • Ordinary regression models.
  • Event models.
  • Time series regression models.

Předpokládané znalosti

Tato část není lokalizována

Before attending this course, you should have:
  • Experience using SAS to enter or transfer data and to perform elementary analyses, such as computing row and column totals and averages, and producing charts and plots. You can gain this experience by completing the SAS Programming 1: Essentials course.
  • Experience in data analysis and statistical modeling. You can gain the prerequisite knowledge by completing the Statistics 2: ANOVA and Regression course.
  • Experience with stationary ARMA models and elementary forecast models like time trend models and exponential smoothing models for forecasting. You can gain this experience by completing the Time Series Modeling Essentials course.
  • Potřebujete poradit nebo upravit kurz na míru?

    onas

    produktová podpora

    Platební brána ComGate Logo MasterCard Logo Visa