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training duration icon Statistik - Zeitreihenanalyse

Dauer: 2 Tage
Lieferart: Klassenraum
Zielgruppe: Datenanalysten
Kursnummer: 1015703
Methode: Vortrag mit Beispielen und Übungen.
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Tab 1

Topicsss
Schlüsselthemen:
  • Zeitreihen strukturiert beschreiben und darstellen
  • Einfache Modelle durch Glättung und Interpolation aufbauen
  • Deterministische Modelle für Erklärung und Prognose entwickeln
  • ARIMA-Modelle bestimmen und nutzen

A. Univariate Beschreibung von Zeitreihen

[Dauer: 0.5 Tage] Schätzung der Momentfunktionen (Erwartungswert, Auto-Kovarianz) - Auto-Korrelation: Lag-Operator, Erstellung und Interpretation des Korrelogramms - Glättung von Zeitreihen: Gleitende Durchschnitte, exponentielles Glätten, Holt-Winters-Methode - Transformation von Zeitreihen durch Filter – Differenzen erster und zweiter Ordnung

B. Zerlegung von Zeitreihen durch deterministische Modelle

[Dauer: 0.5 Tage] Komponentenmodelle: additiv und multiplikativ - Saisonale Strukturen bei Zeitreihen: Trend, Saisonbereinigung und Ableitung der Saisonfigur, Prognose und Residualanalyse - Niveau-Veränderung - Lineare, parabolische, logistische, exponentielle Anpassung und Regression von Zeitreihen – Polynome - Gütemaße

C. Periodizitäten bei Zeitreihen

[Dauer: 0.25 Tage] Trigonometrische Funktionen und ihre Bedeutung für periodische Trends – Perioden und Frequenzen - Periodogramm: Ableitung und Interpretation – Regressionsmodelle mit periodischen Schwingungen – Spektren und Spektralschätzung von Zeitreihen

D. Univariate lineare Zeitreihenmodelle mit AR(I)MA

[Dauer: 0.75 Tage] Stationarität bei Zeitreihen – White Noise-Prozesse - AR (Autoregressive)- Modelle - MA (Moving Average)-Modelle - ARMA und ARIMA-Modelle – Prognose - Residualanalyse – Statistische Tests bei linearen Zeitreihenmodellen – Gütemaße und Modellauswahl

Tab 2

Tab 3

Tab 4

Tab 5

Tab 6

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