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Dieser Kurs lehrt Analysten, wie man mit der SAS/ETS-Software systematische Schwankungen der im Laufe der Zeit gesammelten Daten diagnostiziert, Prognosemodelle erstellt, um die systematische Schwankung zu erfassen, ein bestimmtes Prognosemodell auf Passgenauigkeit und Genauigkeit bewertet und zukünftige Werte mit Hilfe des Modells prognostiziert. Zu den Themen gehören Box-Jenkins ARIMA-Modelle, dynamische Regressionsmodelle und exponentielle Glättungsmodelle.

Lerninhalte:

  • Build simple forecast models
  • Build advanced forecast models for autocorrelated time series and for time series with trend and seasonality
  • Build forecast models that contain explanatory variables
  • Build models to assess the impact of events such as public policy changes (for example, DUI laws), sales and marketing promotions, and natural or man-made disasters.

Dauer: 3 Tage