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.

• 시계열의 기본 개념
• 정상 시계열 모형
• 추세 시계열 모형
• 계절 시계열 모형
• 설명변수가 포함된 시계열 모형

교육 대상

이 과정은 시계열 데이터로 예측을 수행해야 하는 분들을 대상으로 합니다.

교육 형태	교육 기간
정규 교육:	3 일

이 과정 참석 전에 아래의 내용에 대한 기본 지식을 필요로 합니다.

• SAS 프로그래밍
• 기초 통계

이 과정에서는 SAS/ETS 소프트웨어를 사용합니다.

• 시계열 데이터 소개 및 예측
• 예측 정확도 평가

• 정상 시계열 모형
• 자동적 모형 선택 기법
• 정상 시계열 모형에 대한 추정 및 예측

• 추세가 포함된 비정상 시계열 모형
• PROC ARIMA, PROC AUTOREG, PROC ESM

• 계절성이 포함된 비정상 시계열 모형
• PROC ARIMA이외 프로시져 소개

• 일반적 회귀 모형과 동적 회귀 모형의 차이
• 이벤트 모형
• 시계열 회귀 모형