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Time Series Modeling Essentials
Overview
Prerequisites
Course Outline
本課程介紹基礎的時間序列模型,並利用三種主要時間序列模型來分析時間序列資料,包含指數平滑模型(ESM)、ARIMAX 模型與不可觀測成分模型(UCM)。
Who should attend
本課程適合對時間序列資料感興趣並想嘗試分析的統計學家、資料分析師與資料探勘專家。
Formats available
Duration
Classroom:
2.0 days
e-Learning:
14 hours/180 day license
建議先修過下列課程
完成Statistics 1: Introduction to ANOVA, Regression,and Logistic Regression 課程或
具備基礎統計能力
時間序列簡介
何謂時間序列
時間序列資料整備
時間序列中的系統成分定義與解釋
時間序列變異來源分解
常見時間序列模型
ARIMAX 模型
白噪音,自相關與穩定態簡介
ARMA 模型與ARIMA 模型
自相關過程與移動平均過程
模型預測與正確性評估
指數平滑模型 (Exponential Smoothing Models; ESM)
ESM 簡介
ESM 的系統成分
七種ESM
最佳ESM 選擇與預測
不可觀測成分模型 (Unobserved Components Models; UCM)
UCM 簡介
UCM 的基礎成分模型
UCM 模型的優點
建構UCM 模型與模型診斷
STSM41
台灣
Self-Paced e-Learning
標題
期間
訪問期間
語言
費用
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Time Series Modeling Essentials
14.0 hours
180 days
English
20,000 TWD
Classroom Schedule
檢視:
台灣
|
附近
|
Asia Pacific
日期
場地
時間
語言
費用
加至購物車
01-02 6月 2020
台北
09:00 AM-05:00 PM CST
Chinese
18,900 TWD
07-08 12月 2020
台北
09:00 AM-05:00 PM CST
Chinese
18,900 TWD