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通过SAS编程进行预测 (FETSP)

角色定位: 培训时间: 下拉可选择培训时间
培训类型: 公开课培训 培训时长: 3 days
培训方式: 现场培训 培训费用:     
培训地点: 需要教材:     
培训级别: 需要数据:     
注:请扫描(拍照)老师、学生证个人信息页面、注册页面发邮件到info@sascertificate.com,经工作人员审核成功后方可使用教育用户价格缴费,提供虚假信息SAS职业角色认证中心有权视为报名无效(无资格参加考试或培训)。请参加考试或培训时携带您的个人有效学生、教师证,此项优惠活动SAS职业角色认证中心享有最终解释权。
培训内容:
 

通过SAS编程进行预测 (FETSP)

 

学习目标:

构建简单预测模型

 建立高级含自相关时间序列和包含趋势及季节性的时间序列预测模型

 建立包含探索性变量的预测模型

课程时间: 3

适合学员: 负责为企业预测的科学家,工程师,和业务分析师

必备条件: 参加本课程前,你应该有使用SAS输入或者转换数据和执行基本分析的经验,例如计算行列总数和平均值、生成图表。你可以通过完成《SAS Programming 1: Essentials》(《SAS编程 1: 基础》)和《SAS Programming 2: Data Manipulation Techniques》(《SAS编程2:数据处理技术》)获得这些经验。SAS宏语言编程的知识对学习本课程有帮助,但不是必需。没有数据分析和统计建模经验的学生可以通过《Statistics 2: ANOVA and Regression》(《统计2:方差分析和回归》)课程获得这些预备知识。

课程内容:

1. 预测简介

 时间序列和预测

SAS预测软件介绍

 评估拟合优度和准确性

2. 平稳时间序列预测模型

 平稳时间序列简介

 自回归模型

PACFIACF详细技术说明(自学)

 移动平均模型

 未观察到移动平均模型组件的估计(自学)

 混合自回归移动平均模型

 确定适当的自回归移动平均模型

 估计和预测方法

Box-Jenkins模型的替代模型

3. 非平稳时间序列的预测模型

 趋势和季节性的统计检验

 趋势模型

 季节模型

Box-Jenkins模型的替代模型

 预测航空公司乘客时间序列

4. 探索性变量的预测模型

 一般回归模型

 事件模型

 时间序列回归模型

5. 预测的数据准备

 处理日期

 处理时间标识的数据

 读取和修改时间序列数据

 处理唯一、特定日期或频数

培训材料: 本课程将提供书面的培训教材,及某些课程相应的课程数据。

使用产品: 本课程需要用到的软件:SAS/ETS

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