IBM - Zeitreihananalysen mit IBM SPSS Forecasting

KURSZIEL
IBM - Zeitreihananalysen mit IBM SPSS Forecasting: Interessant für ... _x000D_

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... alle, die zeitreihenbasierte Forecasts erstellen wollen. Lernen Sie, wie sich Trends, Umsatz- oder Kursentwicklungen, Material-, Energie- oder Personalbedarf, betriebs- oder volkswirtschaftliche Verläufe aus entsprechenden historischen Daten mit dem Modul IBM SPSS Forecasting vorhersagen lassen._x000D_

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ZIELGRUPPE
Interessant für ... _x000D_

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... alle, die zeitreihenbasierte Forecasts erstellen wollen. Lernen Sie, wie sich Trends, Umsatz- oder Kursentwicklungen, Material-, Energie- oder Personalbedarf, betriebs- oder volkswirtschaftliche Verläufe aus entsprechenden historischen Daten mit dem Modul IBM SPSS Forecasting vorhersagen lassen._x000D_

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KURSINHALT
Dieser Kurs macht Sie vertraut mit verschiedenen Verfahren der Analyse von Zeitreihen:
Lernen Sie zukünftige Verläufe eines Merkmals zu "forecasten", indem Sie verschiedene Modelle entwickeln, die Trends, saisonale
Einflüsse oder auch externe Prädiktorvariablen (Treiber) berücksichtigen. Im Mittelpunkt des Kurses steht dabei einerseits der Expert Modeller, der Sie bei der Auswahl eines passenden Modells unterstützt, andererseits auch die visuelle Darstellung der
Forecasting-Ergebnisse sowie verschiedener Zukunftsverläufe zur besseren Vergleichbarkeit.
Themenübersicht

• Einführung in die Zeitreihenanalyse
• Vorbereitung historischer Datenreihen
• Glättung mit gleitenden Mittelwerten
• Automatisiertes Forecasting mit dem "Expert Modeller"
• Methoden der Modellevaluation
• Modelle des exponentiellen Glättens
• ARIMA Modelle
• Anwendung von Modellen auf neue Zeitreihendaten
• Saisonale Einflüsse und ARIMA Modelle
• Behandlung von Ausreißern
• Analyse bekannter Interventionseffekte
• Transferfunktionen für Prädiktorvariablen in ARIMA Modellen

VORRAUSSETZUNG
Die sichere Bedienung von IBM SPSS Statistics einschließlich der Datentransformationsmöglichkeiten (z. B. Variablen berechnen oder umkodieren) wird vorausgesetzt. Darüber hinaus sollten Kenntnisse in der deskriptiven Statistik sowie in der Anwendung und Interpretation einfacher statistischer Signifikanztests vorhanden sein. Erfahrungen in der Regressionsanalyse sind von Vorteil._x000D_

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