Prognozowanie i analiza szeregów czasowych

Szkolenie dla osób, które chcą poznać podstawowe i zaawansowane techniki prognozowania i analizy szeregów czasowych. Uczestnicy poznają podstawowe pojęcia (proces stochastyczny, składniki szeregów czasowych) oraz szeroki zakres metod, umożliwiających formułowanie prognoz i ocenę ich jakości (estymacja trendu, analiza wahań sezonowych, wyrównywanie wykładnicze, funkcje autokorelacji i autokorelacji cząstkowej, modele ARIMA).

Dla kogo?

• Dla wszystkich, którzy chcą wspierać swoje decyzje wynikami prognozowania – np. w biznesie, sprzedaży, marketingu, badaniach naukowych – ekonomii, demografii lub naukach przyrodniczych.

Co zyskasz?

• Poznasz podstawowe pojęcia z zakresu szeregów czasowych i prognozowania
• Poznasz różnorodne metody umożliwiające formułowanie prognoz oraz ocenę ich trafności
• Dowiesz się, jak radzić sobie ze spotykanymi w praktyce trudnościami w prognozowaniu
• Nauczysz się samodzielnie modelować i prognozować szeregi czasowe w programie Statistica

Program szkolenia:

1. Zmienne losowe. Podstawy wnioskowania statystycznego
2. Procesy stochastyczne i szeregi czasowe
   • Definicja procesu stochastycznego
   • Szereg czasowy i jego prezentacja graficzna
   • Procesy z czasem ciągłym i dyskretnym
   • Parametry procesu stochastycznego: wartość przeciętna, wariancja i funkcja autokorelacji
   • Stacjonarność i ergodyczność procesu
3. Klasyczna analiza szeregów czasowych, dekompozycja szeregu czasowego
   • Wskaźniki dynamiki
   • Estymacja trendu
     • Średnie ruchome
     • Dopasowywanie funkcji
   • Analiza wahań sezonowych
   • Metody eliminacji składników systematycznych
4. Metody regresyjne w modelowaniu i prognozowaniu szeregów czasowych
   • Modele ze zmiennymi zerojedynkowymi
   • Klasyczne modele autoregresji
   • Uwzględnianie informacji ze zmiennych dodatkowych
   • Trendy jednoimiennych okresów
   • Ocena modeli prognostycznych
5. Modele typu ARIMA
   • Identyfikacja postaci modelu
   • Estymacja parametrów
   • Testowanie modelu
   • Ocena dobroci dopasowania i analiza reszt
   • Prognozowanie
6. Wyrównywanie wykładnicze
   • Proste wyrównywanie wykładnicze
   • Modele sezonowe i niesezonowe

Polecamy kolejne szkolenia:

• Prognozowanie metodami uczenia maszynowego w Python
• Praktyczne zastosowania technik regresyjnych w Statistica

Godziny zajęć: 8:15 – 15:30

W ramach szkolenia zapewniamy:

• obszerne materiały szkoleniowe
• świadectwo ukończenia szkolenia
• przerwy kawowe i obiad (dla szkoleń stacjonarnych)

Forma szkolenia:

• online lub stacjonarnie
• forma danej edycji podana przy terminie szkolenia

W przypadku szkoleń online:

• zajęcia prowadzone na żywo w MS Teams
• kontakt z prowadzącym w czasie rzeczywistym

Wymagania:

• umiejętność obsługi komputera w środowisku Windows
• podstawowa znajomość pakietu Statistica
• zalecamy wcześniejszy udział w kursie Statistica kurs podstawowy

Cena regularna: 2795 zł netto (+23% VAT)

Cena dla akademickich użytkowników Statistica (-15%)*: 2376 zł netto (+23% VAT)

*-15% dla akademickich użytkowników Statistica z aktywnym serwisem StatSoft Polska