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通过SAS编程进行预测 (FETSP)培训

   培训特点
       个性化、顾问式培训,互动式授课,针对实际需求,项目案例教学,实战项目演示,超级精品小班。
   培训讲师

       华为,中科院,上海贝尔,中兴,Xilinx,Intel英特尔,TI德州仪器,NI公司,Cadence公司,Synopsys,IBM,Altera,Oracle,synopsys,微软,飞思卡尔,等大型公司高级工程师,项目经理,技术支持专家,曙海科技,资深讲师。

       大多名牌大学,硕士以上学历,相关技术专业,有丰富的理论素养,十多年实际项目经历,开发过多个大型项目,热情,乐于技术分享。针对客户实际需求,案例教学,边讲边练,互动式沟通,学有所获。

       更多师资力量信息请参见曙海师资团队,请点击这儿查看

   培训报名与课程定制
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       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
   开课时间和上课地点
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近开课时间(周末班/连续班/晚班):通过SAS编程进行预测 (FETSP)培训开班时间:即将开课,详情请咨询客服。(欢迎您垂询,视教育质量为生命!)
   实验设备和授课方式

     ☆资深工程师授课

        
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        ☆合格学员免费推荐工作

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   新优惠
       ☆在读学生凭学生证,可优惠500元。
   质量保障

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

   课程大纲
 
  • 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.

    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
      • PACF和IACF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
    注意事项:
    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。

     

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.(2014年7月11)..................................................................................................