通过SAS编程进行预测 (FETSP)培训

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        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、培训结束后,授课老师留给学员联系方式,保障培训效果,免费提供课后技术支持。
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• 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. 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 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 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 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 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。