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       每期人數限3到5人。
   上課時間和地點
上課地點:【上海】:同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領館區1號(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協同大廈
最近開課時間(周末班/連續班/晚班):2020年3月16日
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   質量保障

        1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
        2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

課程大綱
 

通過SAS編程進行預測 (FETSP)培訓
Forecasting Using SAS Software: A Programming Approach
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.
預測簡介
時間序列和預測
SAS預測軟件介紹
評估擬合優度和準確性
平穩時間序列預測模型
平穩時間序列簡介
自回歸模型
PACF和IACF詳細技術說明(自學)
移動平均模型
未觀察到移動平均模型組件的估計(自學)
混合自回歸移動平均模型
確定適當的自回歸移動平均模型
估計和預測方法
Box-Jenkins模型的替代模型
非平穩時間序列的預測模型
趨勢和季節性的統計檢驗
趨勢模型
季節模型
Box-Jenkins模型的替代模型
預測航空公司乘客時間序列
探索性變量的預測模型
一般回歸模型
事件模型
時間序列回歸模型
預測的數據準備
處理日期
處理時間標識的數據
讀取和修改時間序列數據
處理唯一、特定日期或頻數
注意事項:
必備條件:
??????? 參加本課程前,你應該有使用SAS輸入或者轉換數據和執行基本分析的經驗,例如計算行列總數和平均值、生成圖表。你可以通過完成《SAS Programming 1: Essentials》(《SAS編程 1: 基礎》)和《SAS Programming 2: Data Manipulation Techniques》(《SAS編程2:數據處理技術》)獲得這些經驗。SAS宏語言編程的知識對學習本課程有幫助,但不是必需。沒有數據分析和統計建模經驗的學生可以通過《Statistics 2: ANOVA and Regression》(《統計2:方差分析和回歸》)課程獲得這些預備知識。
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