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IBM SPSS Statistics - Zeitreihenanalyse

ID	1252617
Klassenraum	2 Tage 9:00-16:30
Webinar	4 Tage 9:00-12:30
Methode	Vortrag mit Beispielen und Übungen.
Vorwissen	Allgemeine Kenntnisse der Mathematik
Zielgruppe	Datenanalysten

Zeitreihen mit IBM SPSS Statistics strukturiert beschreiben und darstellen
Einfache Modelle durch Glättung und Interpolation aufbauen
Deterministische Modelle für Erklärung und Prognose entwickeln
ARIMA-Modelle bestimmen und nutzen

Zeitreihen mit IBM SPSS Statistics beschreiben: Beschreiben Sie die innere Struktur von Zeitreihen
Zeitreihen glätten und interpolieren: Glätten Sie Zeitreihen und nutzen Sie die Glättung für Prognosen
Deterministische Modelle aufbauen: Nutzen Sie die Regressionsanalyse, um ein Modell für eine Zeitreihen zu bauen
ARIMA-Modelle erstellen: Verwenden Sie autoregressive Modelle für komplexe Zeitreihenanalyse

IBM SPSS Statistics Zeitreihenanalyse Training

Beschreibung

Nutzen Sie IBM SPSS Statistics, um Zeitreihen zu beschreiben und zu verarbeiten sowie mit Kompponentenmodellen und ARIMA zu modellieren.

Spezial

Zeitreihen-Daten mit IBM SPSS Statistics erfolgreich analysieren und prognostizieren lernen

Services

Mittagessen / Catering
Hilfe bei Hotel / Anreise
Comelio-Zertifikat
Flexibel: Bis einen Tag vorher kostenlos stornieren

Übersicht

IBM SPSS Statistics Zeitreihenanalyse Training Eine Zeitreihe ist eine zeitabhängige Folge von Datenpunkten. Typische Beispiele für Zeitreihen sind makroökonomische Größen, marktbezogene Daten sowie auch technische Messdaten. Die Zeitreihenanalyse beschäftigt sich mit der mathematisch-statistischen Analyse von Zeitreihen und der Vorhersage ihrer künftigen Entwicklung. Sie ist eine Spezialform der Regressionsanalyse. Das Zeitreihenanalyse-Seminar mit IBM SPSS Statistics zeigt eine Auswahl an Methoden, Zeitreihenanalysen durchzuführen. Im ersten Teil lernen Sie, wie Sie eine Zeitreihe beschreiben und in zentralen Kenngrößen zusammenfassen können. Der zweite Teil stellt die univariate Zeitreihenanalyse vor. Sie beinhaltet die Zerlegung einer Zeitreihe sowie die Ableitung von (autoregressiven) Regressionsmodellen mit ARIMA-Modellen.

Termine

Wir überarbeiten gerade unsere Webseite und die Seminare. Neue Termine gibt es erst ab 2025. Wir bieten dieses Seminar weiterhin als Inhouse-Seminar für Sie und Ihr Team an.

Inhalt

IBM SPSS Statistics Zeitreihenanalyse Seminar

Arbeiten mit Zeitreihen in IBM SPSS Statistics

Definieren und transformieren (Filter, Aggregation) von Zeitreihen-Daten in IBM SPSS Statistics - Schätz- und Validierungsperioden - Diagramme für Zeitreihen

Univariate Beschreibung von Zeitreihen

- Glättung von Zeitreihen: Gleitende Durchschnitte, exponentielles Glätten, Holt-Winters-Methode - Transformation von Zeitreihen durch Filter – Differenzen erster und zweiter Ordnung

Zerlegung von Zeitreihen durch deterministische Modelle

Prozedur "Saisonale Zerlegung" - Komponentenmodelle: additiv und multiplikativ - Saisonale Strukturen bei Zeitreihen: Trend, Saisonbereinigung und Ableitung der Saisonfigur, Prognose und Residualanalyse - Temporale kausale Modelle - Lineare, parabolische, logistische, exponentielle Anpassung und Regression von Zeitreihen – Polynome - Gütemaße

Periodizitäten bei Zeitreihen

Prozedur "Spektraldiagramme" - Trigonometrische Funktionen und ihre Bedeutung für periodische Trends – Perioden und Frequenzen - Periodogramm: Ableitung und Interpretation – Regressionsmodelle mit periodischen Schwingungen – Spektren und Spektralschätzung von Zeitreihen

Univariate lineare Zeitreihenmodelle mit ARIMA

Schätzung der Momentfunktionen (Erwartungswert, Auto-Kovarianz) - Auto-Korrelation: Lag-Operator, Erstellung und Interpretation des Korrelogramms - 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

Dozent/in

IBM SPSS Statistics Zeitreihenanalyse Trainer

Unser Statistik- und Data-Mining-Trainer Marco Skulschus studierte in Wuppertal und Paris Ökonomie und arbeitet schon seit mehr als 10 Jahren als Dozent, Fachbuch-Autor zum Thema Datenbanken und als Business Intelligence-Berater. Zu seinen Kunden zählen Marktforschungsunternehmen oder Behörden wie der Deutsche Bundesrat sowie Abteilungen für die Qualitätssicherung und Prozessoptimierung.

Veröffentlichungen

Grundlagen empirische Sozialforschung ISBN 978-3-939701-23-1
System und Systematik von Fragebögen ISBN 978-3-939701-26-2
Oracle SQL ISBN 978-3-939701-41-5
SQL Server 2012: Data Mining und multivariate Verfahren ISBN 978-3-939701-85-9
SQL und relationale Datenbanken ISBN 978-3-939701-52-1

Projekte

Als Berater und Projektleiter konzipiert Herr Skulschus Business Intelligence-Systeme auf Basis von OLAP und Data Warehouse-Technologien mit MS SQL Server und Oracle mit Berichtskomponenten im Intranet oder MS Excel, statistische Analysen und Data Mining-Modulen. Je nach Aufgabe setzt er R, IBM SPSS oder Minitab ein.

Forschung

Er leitete ein mehrjähriges Forschungsprojekt zur Entwicklung eines Fragebogensystems mit ontologie-basiertem Datenmodell und innovativen Frage-Antwort-Darstellungen. Förderung durch das BMWi und Zusammenarbeit mit verschiedenen Universitäten.