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1. 通過SAS編程進行預測 (FETSP)培訓
   通過SAS編程進行預測 (FETSP)培訓
   Forecasting Using SAS Software: A Programming Approach
   This course teaches analysts how to use SAS/ETS software to diagnose systematic variation in data collected over time, create forecast models to capture the systematic variation, evaluate a given forecast model for goodness-of-fit and accuracy, and forecast future values using the model. Topics include Box-Jenkins ARIMA models, dynamic regression models, and exponential smoothing models.
   預測簡介
   時間序列和預測
   SAS預測軟件介紹
   評估擬合優(yōu)度和準確性
   平穩(wěn)時間序列預測模型
   平穩(wěn)時間序列簡介
   自回歸模型
   PACF和IACF詳細技術說明（自學）
   移動平均模型
   未觀察到移動平均模型組件的估計（自學）
   混合自回歸移動平均模型
   確定適當?shù)淖曰貧w移動平均模型
   估計和預測方法
   Box-Jenkins模型的替代模型
   非平穩(wěn)時間序列的預測模型
   趨勢和季節(jié)性的統(tǒng)計檢驗
   趨勢模型
   季節(jié)模型
   Box-Jenkins模型的替代模型
   預測航空公司乘客時間序列
   探索性變量的預測模型
   一般回歸模型
   事件模型
   時間序列回歸模型
   預測的數(shù)據(jù)準備
   處理日期
   處理時間標識的數(shù)據(jù)
   讀取和修改時間序列數(shù)據(jù)
   處理唯一、特定日期或頻數(shù)
   注意事項：
   必備條件:
   ??????? 參加本課程前，你應該有使用SAS輸入或者轉換數(shù)據(jù)和執(zhí)行基本分析的經驗，例如計算行列總數(shù)和平均值、生成圖表。你可以通過完成《SAS Programming 1: Essentials》（《SAS編程 1: 基礎》）和《SAS Programming 2: Data Manipulation Techniques》（《SAS編程2：數(shù)據(jù)處理技術》）獲得這些經驗。SAS宏語言編程的知識對學習本課程有幫助，但不是必需。沒有數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計建模經驗的學生可以通過《Statistics 2: ANOVA and Regression》（《統(tǒng)計2：方差分析和回歸》）課程獲得這些預備知識。
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