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Minitab - Zeitreihenanalyse mit Minitab

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

Minitab Zeitreihenanalyse mit Minitab Training

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

Übersicht

Minitab Zeitreihenanalyse mit Minitab 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 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.

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

Minitab Zeitreihenanalyse mit Minitab Seminar

Univariate Beschreibung von Zeitreihen

Minitab-Funktionen für Zeitreihen-Analyse - Minitab-Diagramm für Zeitreihen - Auto-Korrelation: Lag-Operator, Erstellung und Interpretation des Korrelogramms - Glättung von Zeitreihen: Gleitende Durchschnitte, exponentielles Glätten, Holt-Winters-Methode - Differenzen erster und zweiter Ordnung

Zerlegung von Zeitreihen durch deterministische Modelle

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

Minitab-Makros für Zeitreihen

Periodogramm: Ableitung und Interpretation, um periodische Schwingungen zu analysieren – Kreuzkorrelation bei mehreren Zeitreihen

Univariate lineare Zeitreihenmodelle mit AR(I)MA

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 - Saisonkomponenten mit SARIMA

Dozent/in

Minitab Zeitreihenanalyse mit Minitab 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.