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JMP - Strukturen von Prozessdaten (JIMPC)
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In diesem eintägigem Kurs lernen Sie kontinuierliche Prozesszyklen zu erkennen und zu modellieren. Themen sind "Autoregressive Integrated Moving Average" -Prozesse (ARIMA), jahreszeitabhängige und -unabhängige Modelle, die Spektralanalyse und multiple Regressionsmodelle, bei denen Sinus und Cosinus-Funktionen oder kategoriale Dummy-Variablen verwendet werden.

Der Kurs beschäftigt sich schwerpunktmäßig mit dem Erkennen der Größenordnung und Dauer von Prozesszyklen und dem Einsatz verschiedener Methoden für das Modellieren von Zyklen.

Inhalte:

  • Grundlagen der stationären Zeitreihenanalyse
  • Serielle Abhängigkeiten einschätzen und berechne
  • ARIMA-Modelle
  • Nicht stationäre Modelle untersuchen
  • Prognosen entwickeln und grafisch darstellen
  • Modellieren von Zyklen mit Regressionsmodellen
  • Spektralanalyse
  • Zyklen mit Sinus- und Cosinus-Funktionen modellieren
  • Zyklen mit Dummy-Variablen modellieren
  • ARIMA Modelle mit Saisonkomponenten

Voraussetzungen:

Teilnehmer sollten mit der grundlegenden Bedienung von JMP vertraut sein (Explorative Datenanalyse mit JMP). Kenntnisse im Rahmen der Regressionsanalyse (ANOVA und Regression mit JMP) sind hilfreich, aber nicht notwendig.