Меню
Ваш город:
8 (499) 343-88-67
Курс (OSPSS-9) Анализ временных рядов и прогнозирование в SPSS
Формат Дистанционно
IT, Информационные системы SPSS
Уровень подготовки Средний
Дата проведения
14 Октября 2016 — 01 Августа 2017
Продолжительность
4 лекции ( 3 часа )
Формат занятий
1 человек
Язык преподавания
Русский
12 000 Р
Ознакомьтесь с условиями приема
  • Обучение проходит путем предоставления видео контента. Обеспечивается поддержка преподавателем.
Получите подтверждение об окончании
  • Сертификат
Описание мероприятия

Требуемый уровень подготовки: Средний

Содержание:

Тема 1.  Введение в анализ временных рядов и прогнозирование (продолжительность видео лекции 45 минут)

  • Понятие временного ряда
  • Виды временных рядов
  • Временные параметры прогноза
  • Виды прогнозов
  • Требования к данным для построения прогноза
  • Основные этапы прогнозирования
  • Этапы построения прогноза
  • Компоненты временных рядов
  • Модели временных рядов
  • Подходы к анализу временных рядов

Тема 2.  Организация и подготовка данных временных рядов (продолжительность видео лекции 1 час 10 минут)

  • Задание числовых переменных дат и времени
  • Конструктор дат и времени
  • Формирование переменной даты/времени из текстовой переменной
  • Формирование переменной даты/времени из набора переменных
  • Сложение и вычитание для переменных дат/времени и продолжительности
  • Вычисление продолжительности времени между двумя датами
  • Вычисление разности между двумя переменными продолжительности
  • Преобразование временных рядов
  • Задание переменных дат
  • Особенности переменных дат
  • Создание переменных функций временного ряда
  • Функции преобразования временных рядов
  • Замена пропущенных значений
  • Расчет лаговых переменных
  • Функции дат/времени при вычислении переменных

Тема 3. Первичный анализ временного ряда (продолжительность видео лекции 1 час 25 минут)

  • Основные характеристики временного ряда
  • Графический анализ временного ряда
  • Среднее значение и дисперсия временного ряда
  • Показатели изменения уровней временного ряда
  • Процедура Диаграмма последовательностей
  • Виды тенденции во временном ряду
  • Подходы к выявлению тенденции во временном ряду
  • Выявление тенденции средней с помощью t-критерия
  • Выявление тенденции дисперсии с помощью F-критерия
  • Критерий серий для выявления тенденции
  • Автокорреляционная функция
  • Частная автокорреляционная функция
  • Процедура Автокорреляции
  • Процедура Кросс-корреляции
  • Простейшие методы прогнозирования

Тема 4. Моделирование тенденции во временном ряду (продолжительность видео лекции 1 час 5 минут)

  • Методы моделирования тенденции
  • Этапы построения прогноза по кривым роста
  • Основные типы кривых роста
  • Линейный тренд и его свойства
  • Параболический тренд и его свойства
  • Кубический тренд и его свойства
  • Логарифмический тренд и его свойства
  • Гиперболический тренд и его свойства
  • Степенной тренд и его свойства
  • Показательный тренд и его свойства
  • Экспоненциальный тренд и его свойства
  • Логистический тренд и его свойства
  • Процедура Подгонка кривых и ее параметры
  • Результаты процедуры Подгонка кривых
  • Оценка качества подгонки кривых роста
  • Методы выбора кривых роста

 Тема 5. Оценка адекватности и точности прогнозных моделей (продолжительность видео лекции 1 час)

  • Разбиение ряда на оцениваемую и прогнозируемую части
  • Требования к остаткам модели
  • Проверка нормальности распределения остатков
  • Проверка независимости остатков
  • Показатели точности модели
  • Средняя квадратическая ошибка
  • Средняя абсолютная ошибка
  • Средняя относительная ошибка
  • Построение точечного и интервального прогноза

Тема 6. Анализ временных рядов с периодической составляющей (продолжительность видео лекции 2 часа 5 минут)

  • Виды колебаний во временных рядах
  • Подходы к моделированию сезонной компоненты
  • Индексы сезонности
  • Аддитивная модель с сезонностью без тренда
  • Мультипликативная модель с сезонностью без тренда
  • Сезонная декомпозиция временного ряда
  • Процедура Сезонная декомпозиция
  • Алгоритм метода сезонной декомпозиции
  • Результаты процедуры Сезонная декомпозиция
  • Спектральный анализ
  • Периодограмма и спектральная плотность
  • Процедура Графики спектров
  • Кросс-спектральный анализ
  • Фиктивные переменные для моделирования сезонности

Тема 7. Адаптивные модели прогнозирования (продолжительность видео лекции 1 час 35 минут)

  • Сущность адаптивных методов прогнозирования
  • Особенности адаптивных методов прогнозирования
  • Основные виды адаптивных моделей прогнозирования
  • Модель простого экспоненциального сглаживания
  • Выбор параметра адаптации
  • Мастер моделей временных рядов
  • Вывод статистик прогнозной модели
  • Вывод графиков прогнозных моделей
  • Вывод наилучших и наихудших прогнозных моделей
  • Сохранение предсказанных значений и остатков
  • Задание параметров построения прогноза
  • Модель с демпфированным трендом
  • Модель Хольта с линейным трендом
  • Модель Брауна  с линейным трендом
  • Простая сезонная модель
  • Модель Уинтерса с линейным трендом и аддитивной сезонностью
  • Модель Хольта-Уинтерса с линейным трендом и мультипликативной сезонностью

Тема 8. Модели стационарных временных рядов (продолжительность видео лекции 1 час 35 минут)

  • Понятие стационарного временного ряда
  • Основные характеристики стационарных временных рядов
  • Свойства автокорреляционной функции стационарного временного ряда
  • Приведение временного ряда к стационарному
  • Понятие «белого шума»
  • Классификация моделей стационарных временных рядов
  • Модель авторегрессии первого порядка
  • Модель авторегрессии второго порядка
  • Модель скользящего среднего первого порядка
  • Модель скользящего среднего второго порядка
  • Смешанные модели авторегрессии скользящего среднего
  • Модель авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего
  • Сезонная модель Бокса-Дженкинса
  • Построение моделей стационарных временных рядов
  • Методика построения стационарных временных рядов
  • Статистика Бокса-Льюнга
  • Коэффициент детерминации для стационарных моделей
  • Настройка автоматического обнаружения выбросов при построении моделей
  • Эксперт построения моделей
  • Процедура Применить модели временных рядов
  • Задание независимых переменных в моделях стационарных временных рядов
По окончании курса Вы будете уметь:
  • анализировать временные ряды;
  • проводить вычисления с переменными дат и времени;
  • строить различные модели временных рядов;
  • прогнозировать по моделям временных рядов;
  • уметь проводить анализ качества и адекватности построенных прогнозных моделей.
Длительность: 

4 дня (общая продолжительность видео лекции более 11 астрономических часов)

Программа мероприятия
Состав
Продолжительность  4 лекции ( 3 часа )
Рейтинг@Mail.ru