SAS/ETS

Название Уровень Форматы обучения
Stationarity Testing and Other Time Series Topics Business Knowledge Series
This course addresses a basic question in time series modeling and forecasting: whether a time series is nonstationary. This question is addressed by the unit root tests. One of the most common tests, the Dickey-Fuller test, is discussed in this lecture.

3 Intermediate e-Learning
Establishing Causal Inferences: Propensity Score Matching, Heckman's Two-Stage Model, Interrupted Time Series, and Regression Discontinuity Models Business Knowledge Series
This course introduces some methods commonly used in program evaluation and real-world effectiveness studies, including two-stage modeling, interrupted time-series, regression discontinuity, and propensity score matching. These methods help address questions such as: Which medicine is more effective in the real world? Did an advertising program have an impact on sales? More generally, are the changes in outcomes causally related to the program being run?

3 Intermediate e-Learning
Прогнозирование временных рядов с использованием SAS Forecast Server
В данном курсе рассматривается использование интерактивного интерфейса SAS Forecast Studio для автоматического создания прогнозов.

3 Intermediate Classroom
Time Series Modeling Essentials
This course discusses the fundamentals of modeling time series data. The course focuses on the applied use of the three main model types used to analyze univariate time series: exponential smoothing, autoregressive integrated moving average with exogenous variables (ARIMAX), and unobserved components (UCM).

The e-learning format of this course includes Virtual Lab time to practice.

3 Intermediate Live Web Classroom e-Learning
Статистика 2: Дисперсионный и регрессионный анализ
Данный курс обучает анализу данных с непрерывным и дискретным откликом. В курсе обсуждаются линейная регрессия, регрессия Пуассона, отрицательная биномиальная регрессия, гамма регрессия, дисперсионный анализ, линейная регрессия с переменными-индикаторами, ковариационный анализ и смешанные модели дисперсионного анализа.

3 Intermediate Classroom Live Web Classroom e-Learning
State Space Modeling Essentials Using the SSM Procedure in SAS/ETS
This course covers the fundamentals of building and applying state space models using the SSM procedure (SAS/ETS). Students are presented with an overview of the model and learn advantages of the State Space approach. The course also describes fundamental model details, presents some straightforward examples of specifying and fitting models using the SSM procedure, and considers estimation in SSM, focusing on the Kalman filter and related details. The course concludes with a variety of SSM modeling applications, focused mainly on time series.

4 Expert Live Web Classroom
Прогнозирование временных рядов: программный подход
Данный курс обучает аналитиков пользоваться программным обеспечением SAS/ETS для диагностики систематических колебаний в данных, собранных в течении некоторого времени. В частности обсуждается создание прогнозирующих моделей, оценка точности моделей и прогнозирование значения модели в будущем. Так же курс включает в себя изучение

4 Expert Classroom Live Web Classroom