| ID | 1252913 |
|---|---|
| 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 in Minitab strukturiert beschreiben und darstellen
- Einfache Modelle durch Glättung und Interpolation aufbauen
- Deterministische Modelle für Erklärung und Prognose entwickeln
- ARIMA-Modelle bestimmen und nutzen
- Zeitreihen 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
- Mit Minitab Zeitreihen analysieren
- Lernen Sie die Minitab-Statistik-Funktionen für Zeitreihen kennen
Beschreibung
Beschreiben Sie Zeitreihen mit deskriptiver Statistik, zerlegen Sie Zeitreihen in ihre Komponenten, prognostizieren Sie zukünftige Werte und modellieren Sie Zeitreihen mit der ARIMA-Technik.
Spezial
Zeitreihen aus Experimenten und Messungen erfolgreich mit Minitab analysieren lernen
Services
- Mittagessen / Catering
- Hilfe bei Hotel / Anreise
- Comelio-Zertifikat
- Flexibel: Bis einen Tag vorher kostenlos stornieren
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 Minitab-Seminar für Zeitreihenanalyse 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 AR, MA und AR(I)MA-Modellen.
