시계열 데이터 분석
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시계열 데이터 분석
Duration: 21 시간

시간의 흐름에 따라 관측된 시계열 데이터 분석을 위한 탐색, 예측 모형 구축, 예측 값 생성 방법에 대해 이해하고 SAS 프로그래밍을 이용한 분석 수행 방법을 학습합니다.
Learn How To
  • 시계열의 기본 개념
  • 정상 시계열 모형
  • 추세 시계열 모형
  • 계절 시계열 모형
  • 설명변수가 포함된 시계열 모형
  • Who Should Attend
    이 과정은 시계열 데이터로 예측을 수행해야 하는 분들을 대상으로 합니다.
    Prerequisites
    이 과정 참석 전에 아래의 내용에 대한 기본 지식을 필요로 합니다.
  • SAS 프로그래밍
  • 기초 통계
  • SAS Products Covered
    SAS/ETS
    Course Outline
    시계열의 기본 개념
  • 시계열 데이터 소개 및 예측
  • 예측 정확도 평가
  • 정상 시계열 모형
  • 정상 시계열 모형
  • 자동적 모형 선택 기법
  • 정상 시계열 모형에 대한 추정 및 예측
  • 추세 시계열 모형
  • 추세가 포함된 비정상 시계열 모형
  • PROC ARIMA, PROC AUTOREG, PROC ESM
  • 계절 시계열 모형
  • 계절성이 포함된 비정상 시계열 모형
  • PROC ARIMA이외 프로시져 소개
  • 설명 변수가 포함된 시계열 모형
  • 일반적 회귀 모형과 동적 회귀 모형의 차이
  • 이벤트 모형
  • 시계열 회귀 모형
  • THIS COURSE IS PART OF

    SAS Forecasting and Econometrics​ Learning Subscription



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