Описание
Цель изучения курса «Анализ временных рядов и прогнозирование в IBM SPSS Statistics» - научиться работать с данными, представляющими собой временные ряды, анализировать их и строить по ним прогнозные модели. В курсе разбирается методика анализа временных рядов и возможности модуля Прогнозирование (Forecasting) программы SPSS для построения прогнозных моделей, исследования их свойств и реализации прогноза по ним.
По окончании обучения Вы будете уметь:
- анализировать временные ряды;
- проводить вычисления с переменными дат и времени;
- строить различные модели временных рядов;
- прогнозировать по моделям временных рядов;
- уметь проводить анализ качества и адекватности построенных прогнозных моделей.
Объем курса: 32 ак. часа (общая продолжительность видео лекций более 11 астрономических часов). Общий объем времени для освоения курса соответствует очному обучению 4 дня с 10:00 до 17:00.
Ссылка на портал курса (доступ к материалам курса открывается после оформления заказа и его оплаты).
Мой длительный опыт работы с SPSS в исследовательской компании оказался недостаточен для решения задач построения прогноза продаж в производственной компании. Мне крайне необходимо было оперативно освоить методы анализа временных рядов и самое сложное – применить полученные знания на практике, где нет красивых классических примеров из учебников. В онлайн курсе «Анализ временных рядов и прогнозирование в IBM SPSS Statistics» доступным языком дается общее математическое описание моделей временных рядов, что обязательно для понимания процесса прогнозирования, также полностью описан функционал программы SPSS для построения прогнозов. Даются практические комментарии и советы как лучше поступить в неоднозначных ситуациях. Если необходимо глубинное изучение алгоритмов прогнозирования, преподаватель помогает разобраться. Ответы на текущие вопросы по лекциям всегда оперативны. Спасибо!
Сорокин Александр Сергеевич – создатель и генеральный директор компании Центр Статистического Анализа. В 2001 году окончил с отличием Московский Государственный Университет Экономики, Статистики и Информатики (МЭСИ) по специальности «Статистика». В 2005 году защитил кандидатскую диссертацию по специальности 08.00.12 – «Бухгалтерский учет, статистика», на тему «Эконометрическое моделирование конъюнктуры мирового рынка нефти». В 2012 году присвоено учёное звание доцента. Работает в должности доцента на кафедре Математические методы в экономике РЭУ им. Г.В. Плеханова. Направления научных исследований: статистическая обработка и вероятностный анализ больших массивов данных, интеллектуальный анализ данных. Читает следующие дисциплины: «Теория вероятностей и математическая статистика», «Статистические методы прогнозирования», «Эконометрика», «Эконометрика и моделирование в менеджменте», «Актуарные расчеты» и др. В 2013-2014 приглашенный ассоциированный профессор Казахстано-Британского Технического Университета (г. Алматы, РК). Автор более 50 научных и методических работ по применению статистических методов в практической деятельности. Преподаватель-практик и тренер-консультант. Создатель авторских курсов по статистическому анализу данных на базе пакета SPSS, читаемых в ведущих учебных центрах России. Автор и ведущий 