Moving average model eviews

EViews 8 Daftar Fitur EViews 8 menawarkan beragam fitur canggih untuk penanganan data, statistik dan analisis ekonometrik, peramalan dan simulasi, penyajian data, dan pemrograman. Meskipun kami tidak dapat mencantumkan semuanya, daftar berikut ini menawarkan sekilas fitur EView yang penting: Penanganan Data Dasar Label angka numerik, alfanumerik (string), dan label tanggal. Ekstensif perpustakaan operator dan statistik, matematika, tanggal dan fungsi string. Bahasa yang kuat untuk penanganan ekspresi dan transformasi data yang ada menggunakan operator dan fungsi. Sampel dan objek sampel memudahkan pemrosesan pada himpunan bagian data. Dukungan untuk struktur data yang kompleks termasuk data tanggal reguler, data tanggal tidak teratur, data cross-section dengan pengenal observasi, tanggal, dan panel data yang tidak bertanggal. Multi-halaman workfiles. EViews asli, berbasis disk database menyediakan fitur query yang kuat dan integrasi dengan EViews workfiles. Mengkonversi data antara EViews dan berbagai format spreadsheet, statistik, dan database, termasuk (namun tidak terbatas pada): File Microsoft Access dan Excel (termasuk. XSLX dan. XLSM), file Dataset Gauss, file SAS Transport, file asli dan portabel SPSS, File stata, teks ASCII yang diformat mentah atau file biner, HTML, atau database dan kueri ODBC (dukungan ODBC disediakan hanya di Edisi Enterprise). Dukungan OLE untuk menghubungkan keluaran EViews, termasuk tabel dan grafik, ke paket lain, termasuk Microsoft Excel, Word dan Powerpoint. Dukungan OLEDB untuk membaca workfiles dan database EViews menggunakan klien atau program kustom OLEDB. Dukungan untuk database FRED (Data Data Federal Reserve). Edisi Enterprise mendukung basis data Global Insight DRIPro dan DRIBase, Haver Analytics DLX, FAME, EcoWin, Datastream, FactSet, dan Moodys. EViews Microsoft Excel Add-in memungkinkan Anda untuk menghubungkan atau mengimpor data dari workfiles dan database EViews dari dalam Excel. Dukungan drag and drop untuk membaca data cukup menjatuhkan file ke EViews untuk konversi data asing secara otomatis ke format workfile EViews. Alat yang ampuh untuk membuat halaman kerja baru dari nilai dan tanggal dalam rangkaian yang ada. Cocokkan penggabung, gabung, tambahkan, subset, ubah ukuran, urut, dan buat ulang (tumpukan dan hapuskan) file kerja. Konversi frekuensi otomatis yang mudah digunakan saat menyalin atau menghubungkan data antar halaman dengan frekuensi yang berbeda. Konversi frekuensi dan penggabungan kecocokan mendukung pemutakhiran dinamis kapan pun perubahan data menjadi mendasar. Auto-update seri formula yang secara otomatis menghitung ulang setiap kali perubahan data mendasar. Konversi frekuensi yang mudah digunakan, cukup salin atau tautkan data antar halaman dengan frekuensi yang berbeda. Alat untuk resampling dan generasi bilangan acak untuk simulasi. Pembangkitan bilangan acak untuk 18 fungsi distribusi berbeda menggunakan tiga generator bilangan acak yang berbeda. Penanganan Data Seri Waktu Dukungan terpadu untuk menangani tanggal dan data deret waktu (reguler dan tidak teratur). Dukungan untuk data frekuensi reguler reguler (Tahunan, Semi-tahunan, Triwulanan, Bulanan, Dua Belas, Minggu, Sepuluh hari, mingguan, harian - 5 hari seminggu, harian - 7 hari seminggu). Dukungan untuk data frekuensi tinggi (intraday), memungkinkan frekuensi berjam-jam, menit, dan detik. Selain itu, ada sejumlah frekuensi reguler yang jarang dijumpai, termasuk Multi-year, Bimonthly, Fortnight, Ten-Day, dan Daily dengan rentang waktu yang sewenang-wenang dalam sehari. Fungsi dan operator seri waktu khusus: tertinggal, perbedaan, perbedaan log, moving averages, dll. Konversi frekuensi: beragam tinggi ke rendah dan rendah ke tinggi. Perataan eksponensial: single, double, Holt-Winters, dan ETS smoothing. Alat built-in untuk memutihkan regresi. Penyaringan Hodrick-Prescott. Filter band-pass (frekuensi): Baxter-King, Christiano-Fitzgerald tetap panjang dan filter asimetris sampel penuh. Penyesuaian musiman: Sensus X-13, X-12-ARIMA, TramoSeats, moving average. Interpolasi untuk mengisi nilai yang hilang dalam rangkaian: Linear, Log-Linear, Catmull-Rom Spline, Cardinal Spline. Statistik Ringkasan data dasar oleh-kelompok ringkasan. Pengujian kesetaraan: uji-t, ANOVA (seimbang dan tidak seimbang, dengan atau tanpa varian heteroskedastis), Wilcoxon, Mann-Whitney, Median Chi-square, Kruskal-Wallis, van der Waerden, uji-F, Siegel-Tukey, Bartlett , Levene, Brown-Forsythe. Tabulasi tabulasi satu arah dengan ukuran asosiasi (Koefisien Phi, Cramers V, Koefisien Kontingensi) dan uji kemandirian (Pearson Chi-Square, Likelihood Ratio G2). Kovarian dan analisis korelasi termasuk Pearson, rank rank Spearman, Kendalls tau-a dan tau-b dan analisis parsial. Analisis komponen utama meliputi plot scree, biplots dan plot pemuatan, dan perhitungan nilai komponen tertimbang. Analisis faktor yang memungkinkan perhitungan ukuran asosiasi (termasuk kovariansi dan korelasi), taksiran keunikan, estimasi pemuatan faktor dan nilai faktor, serta melakukan estimasi diagnostik dan rotasi faktor dengan menggunakan satu dari lebih 30 metode ortogonal dan miring yang berbeda. Fungsi Distribusi Empiris (EDF) Pengujian untuk distribusi Normal, Eksponensial, Ekstrim, Logistik, Chi-kuadrat, Weibull, atau Gamma (Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, Cramer-von Mises, Anderson-Darling, Watson). Histogram, Frekuensi Poligon, Poligon Frekuensi Tepi, Histogram Bergeser Rata-rata, CDF-survivor-quantile, Quantile-Quantile, kepadatan kernel, distribusi teoretis yang sesuai, kotak petir. Scatterplots dengan garis regresi parametrik dan non-parametrik (LOWESS, polynomial lokal), regresi kernel (Nadaraya-Watson, lokal linier, polinomial lokal). Atau elips kepercayaan. Autokorelasi Seri Waktu, autokorelasi parsial, korelasi silang, statistik-Q. Uji kausalitas Granger, termasuk kausalitas kausal Granger. Uji akar unit: Augmented Dickey-Fuller, GLS mengubah Dickey-Fuller, Phillips-Perron, KPSS, Optimal Eliot-Richardson-Point Optimal, Ng-Perron. Tes kointegrasi: Johansen, Engle-Granger, Phillips-Ouliaris, Park menambahkan variabel, dan stabilitas Hansen. Tes kemandirian: Tes rasio Ragam Brock, Dechert, Scheinkman dan LeBaron: Lo dan MacKinlay, bootstrap Kim liar, peringkat Wrights, skor rangking dan tanda tangan. Wald dan beberapa rasio varians rasio perbandingan (Richardson dan Smith, Chow dan Denning). Perhitungan varians dan kovarians jangka panjang: kovarian jangka panjang simetris atau atau satu sisi menggunakan kernel nonparametrik (Newey-West 1987, Andrews 1991), parametrik VARHAC (Den Haan dan Levin 1997), dan kernel yang diprakarsai (Andrews dan Monahan 1992) Metode. Selain itu, EViews mendukung metode pemilihan bandwidth otomatis Marshall (1991) dan Newey-West (1994) untuk estimator kernel, dan kriteria informasi berdasarkan metode pemilihan panjang lag untuk perkiraan VARHAC dan prewhitening. Statistik berdasarkan panel dan kolam renang dan berdasarkan statistik. Tes akar unit: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher, Hadri. Tes kointegrasi: Pedroni, Kao, Maddala dan Wu. Panel dalam kovarian seri dan komponen utama. Dumitrescu-Hurlin (2012) uji kausalitas panel. Estimasi Regresi Linear dan nonlinear ordinary least squares (multiple regression). Regresi linier dengan PDL pada sejumlah variabel independen. Regresi kuat Turunan analitik untuk estimasi nonlinier. Kotak terkecil tertimbang Kesalahan standar putih dan Newey-West kuat. Kesalahan standar HAC dapat dihitung dengan menggunakan kernel nonparametrik, parametrik VARHAC, dan metode kernel yang telah digunakan sebelumnya, dan memungkinkan metode seleksi bandwidth Andrews dan Newey-West untuk penduga kernel, dan kriteria berdasarkan metode pemilihan panjang jeda untuk estimasi VARHAC dan prewhitening. Regresi kuantum linier dan penyimpangan absolut (LAD), termasuk perhitungan kortikosterase Hubers Sandwich dan bootstrap. Regresi bertahap dengan 7 macam prosedur seleksi. ARMA dan ARMAX Model linier dengan moving average autoregresif, autoregresif musiman, dan kesalahan rata-rata pergerakan musiman. Model nonlinier dengan spesifikasi AR dan SAR. Estimasi menggunakan metode backcasting Box dan Jenkins, atau dengan metode kuadrat bersyarat. Variabel Instrumental dan GMM Linear dan nonlinear two-stage least squaresinstrumental variables (2SLSIV) dan generalised method of Moments (GMM) estimasi. Estimasi linear dan nonlinear 2SLSIV dengan kesalahan AR dan SAR. Informasi Terbatas Maximum Likelihood (LIML) dan estimasi K-class. Berbagai spesifikasi matriks bobot GMM (White, HAC, User-provided) dengan kontrol terhadap iterasi matriks bobot. Pilihan estimasi GMM termasuk terus memperbarui estimasi (CUE), dan sejumlah opsi kesalahan standar baru, termasuk kesalahan standar Windmeijer. Diagnostik khusus IVGMM meliputi Uji Orthogonal Instrumen, Uji Endogeneitas Regresor, Uji Instrumen Lemah, dan uji breakpoint spesifik GMM ARCHGARCH GARCH (p, q), GANDA, TARCH, Komponen GARCH, Power ARCH, GARCH Terintegrasi. Persamaan mean linier atau nonlinier dapat mencakup istilah ARCH dan ARMA, baik persamaan mean dan varians yang memungkinkan variabel eksogen. Normal, Student t, dan Generalized Error Distributions. Bollerslev-Wooldridge kesalahan standar yang kuat. In-dan out-of sample prakiraan varians bersyarat dan mean, dan komponen permanen. Model Variabel Ketergantungan Terbatas Binary Logit, Probit, dan Gompit (Nilai Ekstrim). Memerintahkan Logit, Probit, dan Gompit (Nilai Ekstrim). Model disensor dan terpotong dengan kesalahan nilai normal, logistik, dan ekstrim (Tobit, dll.). Hitunglah model dengan spesifikasi Poisson, negative binomial, dan quasi-maximum likelihood (QML). Model Seleksi Heckman. Kesalahan standar kuat HuberWhite. Model hitungan mendukung model linier umum atau kesalahan standar QML. Hosmer-Lemeshow dan Andrews Goodness-of-Fit untuk pengujian model biner. Mudah menyimpan hasil (termasuk residu dan gradien umum) ke objek EView baru untuk analisis lebih lanjut. Mesin estimasi GLM umum dapat digunakan untuk memperkirakan beberapa model ini, dengan opsi untuk memasukkan kovariansi yang kuat. Panel DataPooled Time Series, Cross-Sectional Data Linear dan estimasi nonlinier dengan penampang melintang dan efek tetap atau acak. Pilihan estimator kuadratik yang tidak bias (QUEs) untuk varians komponen dalam model efek acak: Swamy-Arora, Wallace-Hussain, Wansbeek-Kapteyn. Estimasi 2SLSIV dengan penampang melintang dan efek tetap atau acak. Estimasi dengan kesalahan AR menggunakan kuadrat terkecil nonlinear pada spesifikasi yang ditransformasikan. Kuadrat terkecil yang umum, estimasi 2SLSIV umum, estimasi GMM yang memungkinkan spesifikasi cross-section atau period heteroskedastic dan berkorelasi. Penaksiran data panel dinamis dengan menggunakan perbedaan pertama atau penyimpangan ortogonal dengan instrumen spesifik periode tertentu (Arellano-Bond). Tes korelasi serial panel (Arellano-Bond). Perhitungan kesalahan standar yang kuat mencakup tujuh jenis kesalahan standar White and Panel-corrected standard (PCSE) yang kuat. Pengujian batasan koefisien, variabel yang dihilangkan dan berlebihan, Hausman menguji efek acak berkorelasi. Unit uji akar unit: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, uji tipe Fisher menggunakan tes ADF dan PP (Maddala-Wu, Choi), Hadri. Perkiraan kointegrasi panel: OLS yang dimodifikasi sepenuhnya (FMOLS, Pedroni 2000) atau Kotak Terkenal Biasa Dinamis (DOLS, Kao dan Chaing 2000, Mark dan Sul 2003). Model Linear Generalized Normal, Poisson, Binomial, Binomial Negatif, Gamma, Inverse Gaussian, Exponential Mena, Mean Power, Keluarga Squate Binomial. Identitas, log, log-complement, logit, probit, log-log, log-log gratis, invers, power, rasio odds daya, Box-Cox, Rasio Box-Cox odds ratio. Perbedaan varians dan frekuensi sebelumnya. Penyesuaian dispersi, Pearson Chi-Sq, penyimpangan, dan spesifikasi dispersi yang ditentukan pengguna. Dukungan untuk estimasi QML dan pengujian. Quadratic Hill Climbing, Newton-Raphson, IRLS - Fisher Scoring, dan algoritma estimasi BHHH. Kovarian koefisien biasa dihitung dengan menggunakan Hessian yang diharapkan atau diamati atau produk luar gradien. Perkiraan kovariansi yang kuat menggunakan metode GLM, HAC, atau HuberWhite. Single Equation Cointegrating Regression Support untuk tiga metode estimasi yang sangat efisien, OLS yang dimodifikasi sepenuhnya (Phillips dan Hansen 1992), Canonical Cointegrating Regression (Park 1992), dan Dynamic OLS (Saikkonen 1992, Stock dan Watson 1993 Engle dan Granger (1987) dan Phillips dan Ouliaris (1990) uji berbasis residual, uji ketidakstabilan Hansens (1992b), dan Parks (1992) menambahkan uji variabel. Spesifikasi fleksibel dari trend dan deterministik regresor dalam persamaan dan spesifikasi regresi kointegrasi. Estimasi fitur lengkap varians jangka panjang untuk FMOLS dan CCR Pemilihan jeda otomatis atau tetap untuk kelambatan DOLS dan lead dan untuk regresi pemutihan varians jangka panjang. Rescaled OLS dan perhitungan error standar yang kuat untuk DOLS. Kemungkinan Maksimum yang Ditentukan Pengguna Gunakan ekspresi seri EViews standar untuk menjelaskan kemungkinan log kontribusi. Contoh untuk logit multinomial dan kondisional, model transformasi Box-Cox, model peralihan disekuilibrium, model probit S dengan kesalahan heteroskedastis, nested logit, pemilihan sampel Heckman, dan model bahaya Weibull. Sistem Persamaan Estimasi linier dan nonlinear. Kuadrat terkecil, 2SLS, estimasi bobot rata-rata, Regresi yang Tidak Terkait, Kuadrat Kuadrat Tiga Tahap dengan matriks pembobotan White dan HAC. Estimasi AR menggunakan kuadrat terkecil nonlinear pada spesifikasi yang ditransformasikan. Informasi Lengkap Kemungkinan Maksimum (FIML). Perkirakan faktor struktural dalam VARs dengan menerapkan pembatasan jangka pendek atau jangka panjang. Bayesian VARs. Fungsi respon impuls dalam berbagai format tabel dan grafik dengan kesalahan standar dihitung secara analitis atau dengan metode Monte Carlo. Guncangan respon impuls dihitung dari faktorisasi Cholesky, residu deviasi satu unit atau satu standar (mengabaikan korelasi), impuls umum, faktorisasi struktural, atau bentuk vectormatrix yang ditentukan pengguna. Menerapkan dan menguji batasan linier pada hubungan kointegrasi dan dan koefisien penyesuaian dalam model VEC. Melihat atau menghasilkan hubungan kointegrasi dari model VEC yang diperkirakan. Diagnostik ekstensif termasuk: uji kausalitas Granger, uji pengecualian lag bersama, evaluasi kriteria jeda lag, uji korelasi, autokorelasi, normalitas dan heteroskedastisitas, uji kointegrasi, diagnostik multivariat lainnya. Korelasi Konstruktif Bersyarat Multivariat (p, q), Diagonal VECH (p, q), diagonal BEKK (p, q), dengan istilah asimetris. Pilihan parameterisasi yang ekstensif untuk matriks koefisien VEKS Diagonal. Variabel eksogen yang diizinkan dalam mean dan varians persamaan nonlinier dan persyaratan AR diperbolehkan dalam persamaan rata-rata. Bollerslev-Wooldridge kesalahan standar yang kuat. Normal atau Student t multivariate error distribution Pilihan derivatif numerik analitik atau (cepat atau lambat). (Analytics derivatif tidak tersedia untuk beberapa model yang kompleks.) Menghasilkan kovarians, varians, atau korelasi dalam berbagai format tabel dan grafik dari model ARCH yang diperkirakan. Algoritma State Space Kalman untuk memperkirakan model struktural single-and multiequation yang ditentukan pengguna. Variabel eksogen dalam persamaan negara dan spesifikasi varians sepenuhnya parameter. Buat satu langkah di depan, filter, atau penghalusan sinyal, keadaan, dan kesalahan. Contohnya meliputi parameter time-varying, ARMA multivariat, dan model volatilitas stokastik quasilikelihood. Testing and Evaluation Actual, pas, residual plots. Uji Wald untuk pembedaan koefisien linier dan nonlinier elastisitas kepercayaan menunjukkan wilayah kepercayaan bersama dari dua fungsi parameter yang diperkirakan. Diagnostik koefisien lainnya: koefisien standar dan elastisitas koefisien, interval kepercayaan, faktor inflasi varian, dekomposisi varians koefisien. Variabel LR terlewati dan berlebihan, korelasi residual residual dan kuadrat dan statistik Q, korelasi serial residual dan uji ARCH LM. Tes heteroskedastisitas White, Breusch-Pagan, Godfrey, Harvey dan Glejser. Diagnostik stabilitas: uji breakpoint dan perkiraan Chow, tes breakpoint Quandt-Andrews yang tidak diketahui, uji breakpoint Bai-Perron, tes RESET Ramsey, estimasi rekursif OLS, statistik pengaruh, plot leverage. Diagnosa persamaan ARMA: grafik atau tabel akar invers dari polinomial AR andor MA, membandingkan pola autokorelasi teoritis (perkiraan) dengan pola korelasi aktual untuk residu struktural, menampilkan respon impuls ARMA terhadap kejutan inovasi dan frekuensi ARMA spektrum. Mudah menyimpan hasil (koefisien, koefisien matriks kovarian, residu, gradien, dll.) Ke objek EView untuk analisis lebih lanjut. Lihat juga Estimasi dan Sistem Persamaan untuk prosedur pengujian khusus tambahan. Peramalan dan Simulasi Peramalan statis atau dinamis di luar perkiraan dari perkiraan objek persamaan dengan perhitungan kesalahan standar ramalan. Grafik perkiraan dan evaluasi perkiraan sampel: RMSE, MAE, MAPE, Koefisien Ketidaksamaan Theil dan proporsi alat bangunan model state-of-the-art untuk peramalan beberapa persamaan dan simulasi multivariat. Model persamaan dapat dimasukkan dalam teks atau sebagai link untuk memperbarui otomatis pada re-estimasi. Tampilkan struktur ketergantungan atau variabel endogen dan eksogen dari persamaan Anda. Gauss-Seidel, pemecah model Broyden dan Newton untuk simulasi stokastik dan stochastic. Solusi forward non-stokastik memecahkan harapan model yang konsisten. Simulasi Stochasitc dapat menggunakan residu bootstrap. Selesaikan masalah kontrol sehingga variabel endogen mencapai target yang ditentukan pengguna. Normalisasi persamaan yang canggih, menambahkan faktor dan mengesampingkan dukungan. Mengelola dan membandingkan beberapa skenario solusi yang melibatkan berbagai rangkaian asumsi. Tampilan dan tampilan model built-in menampilkan hasil simulasi dalam bentuk grafis atau tabular. Grafik dan Tabel Garis, titik petak, area, bar, spike, musiman, pie, xy-line, scatterplots, boxplots, error bar, high-low-open-close, dan area band. Grafik kategoris dan ringkasan yang kuat dan mudah digunakan. Memperbarui otomatis grafik yang memperbarui sebagai perubahan data mendasar. Pengamatan info dan tampilan nilai saat Anda mengarahkan kursor ke titik pada grafik. Histogram, sejarah bergeser rata-rata, poligon frekuensi, poligon frekuensi tepi, kotak petak, kerapatan kernel, distribusi teoretis yang sesuai, kotak peti, CDF, survivor, quantile, quantile-quantile. Scatterplots dengan kombinasi parametrik dan nonparametrik kernel (Nadaraya-Watson, lokal linier, polinomial lokal) dan tetangga terdekat (LOWESS) garis regresi, atau elips kepercayaan. Customization point-and-click atau command-based. Ekstensif penyesuaian latar belakang grafik, bingkai, legenda, sumbu, penskalaan, garis, simbol, teks, bayangan, pudar, dengan fitur grafik grafik yang disempurnakan. Tabel kustomisasi dengan kontrol atas sel font wajah, ukuran, dan warna, warna latar belakang sel dan perbatasan, penggabungan, dan anotasi. Salin dan tempel grafik ke aplikasi Windows lainnya, atau simpan grafik sebagai metafiles biasa atau metafile Windows, encapsulated file PostScript, bitmap, GIF, PNGs atau JPGs. Salin dan tempel tabel ke aplikasi lain atau simpan ke file RTF, HTML, atau teks. Mengelola grafik dan tabel bersama dalam objek spul yang memungkinkan Anda menampilkan banyak hasil dan analisis dalam satu objek Perintah dan Pemrograman Bahasa perintah berorientasi objek menyediakan akses ke item menu Batch eksekusi perintah dalam file program. Looping dan kondisi percabangan, subrutin, dan pengolahan makro. Objek vektor string dan string untuk pemrosesan string. Ekstensif perpustakaan string dan daftar string fungsi. Dukungan matriks yang luas: manipulasi matriks, perkalian, inversi, produk Kronecker, solusi eigenvalue, dan dekomposisi nilai singular. Antarmuka Eksternal dan Add-Ins EViews Dukungan server otomasi COM sehingga program eksternal atau skrip dapat meluncurkan atau mengendalikan EViews, mentransfer data, dan menjalankan perintah EViews. EViews menawarkan aplikasi dukungan klien COM Automation untuk server MATLAB dan R sehingga EViews dapat digunakan untuk meluncurkan atau mengendalikan aplikasi, mentransfer data, atau menjalankan perintah. EViews Microsoft Excel Add-in menawarkan antarmuka sederhana untuk mengambil dan menghubungkan dari dalam Microsoft Excel (2000 dan yang lebih baru) ke objek seri dan matriks yang tersimpan dalam workfiles dan database EViews. Infrastruktur Add-in EViews menawarkan akses tanpa batas ke program yang ditentukan pengguna menggunakan perintah, menu EViews standar, dan antarmuka objek. Download dan instal add-in standar dari situs web EViews. Untuk informasi penjualan silahkan email saleseviews Untuk dukungan teknis silahkan email supporteviews Mohon sertakan nomor seri anda dengan semua korespondensi email. Untuk informasi kontak tambahan, lihat halaman Tentang kami. WebView Webinars EViews online, kelas langsung yang memberikan cara mudah dan murah untuk mendapatkan pelatihan di EView. Kami menawarkan dua bentuk webinar, publik dan swasta. Webinar publik mengikuti jadwal dan skema penetapan harga, dan terbuka untuk siapa saja (lihat jadwal di bawah). Webinar pribadi dapat disesuaikan dengan kebutuhan Anda yang sebenarnya, memungkinkan Anda memilih durasi pelatihan, jumlah peserta, dan topik yang akan dibahas (lebih jelasnya di bawah). Setiap webinar dibagi menjadi dua sesi, terbentang dua hari. Biasanya setiap sesi akan berlangsung selama 1 jam dan 45 menit sampai 2 jam, termasuk waktu untuk pertanyaan. Anda harus mendaftar untuk kedua sesi. Untuk berpartisipasi dalam webinar, Anda memerlukan koneksi ke internet dan browser web modern (atau tablet iPad atau Android). Mendaftar di webinar memberi hak kepada Anda untuk menghadiri kelas live, dan menyediakan akses ke materi pelatihan (slide, contoh file dan program EViews) yang digunakan selama kelas berlangsung. Berpartisipasi dan mengikuti kombinasi webinar tertentu memungkinkan Anda menerima Sertifikasi EViews resmi. Berbagai jenis Sertifikasi EViews yang diberikan adalah: Berikut adalah jadwal webinar publik mendatang. Kursus dan tanggal baru akan ditambahkan - periksa kembali segera Untuk membeli webinar, hubungi ulasan pelatihan atau hubungi 949 856 3368. Perhatikan bahwa Anda akan menerima diskon 20 untuk biaya setiap webinar yang dibeli bersamaan dengan pembelian EView baru, Jika Anda membeli melalui telepon atau email Diskon juga tersedia untuk kelompok yang terdiri lebih dari 5 orang yang mendaftar pada saat bersamaan. Hubungi kami untuk informasi lebih lanjut. Klik pada masing-masing judul webinar untuk melihat lebih banyak rincian silabusnya. Webinar pribadi memberikan pelatihan EViews yang disesuaikan yang dikirimkan secara online sesuai jadwal Anda sendiri untuk Anda dan perusahaan Anda. Setiap webinar dapat disesuaikan dengan kebutuhan Anda yang sebenarnya, memungkinkan Anda memilih durasi pelatihan, jumlah peserta, dan topik yang akan dibahas. Bergantung pada konfigurasi isi kunjungan di tempat, masing-masing peserta mungkin memenuhi syarat untuk Sertifikasi EViews dan akan menerima sertifikat. Harga webinar akan tergantung pada kebutuhan Anda. Anda dapat membungkus webinar pribadi sebagai bagian dari Lisensi Volume EViews Anda untuk menerima tarif diskon untuk webinar tersebut. Jika Anda ingin menjadwalkan webinar, Anda dapat menghubungi kami di trainingeviews atau menghubungi 949 856 3368. Mohon aktifkan javascript, atau klik di sini untuk mengunjungi situs web e-niaga saya yang didukung oleh Shopify. Home AboutContact Untuk informasi penjualan silahkan email saleseviews Untuk dukungan teknis silahkan email supporteviews Mohon sertakan nomor seri anda dengan semua korespondensi email. Untuk informasi kontak tambahan, lihat halaman Tentang kami. Home raquo Bed and Mattress Review dan Perbandingan 6 ketegasan rata-rata berdasarkan 4 review (s) Simmons Beautyrest Vanderbilt Collection Mattresses di Simmons Beautyrest Vanderbilt Collection dijual melalui Sears, dengan model seperti Palm Springs , York Avenue, Madison Avenue, Oak Ridge, Park Hill, Angelique, Edmundson, Felicia, Pemberton Klasik, Pengadilan Palisade, Elderberry, dan Generasi Baru, dengan ketinggian kasur 11 sampai 15,75, dan harga pada umumnya berkisar. Dalam keragaman mereka, ada fitur yang mereka miliki bersama. Kepala sekolah di antara fitur-fitur ini adalah Simmons Smart Response Pocketed Coil Technology, di mana mata air dibungkus secara terpisah untuk merespons lebih akurat bentuk badan tidur. Hal ini untuk memberikan kelegaan dari rasa sakit titik tekanan dan mengurangi atau meminimalkan perpindahan satu gerakan tidur ke sleeper lainnya. Pada setidaknya beberapa kasur dalam koleksi ini, pegas titanium digunakan untuk kehidupan musim semi yang lebih efektif. Fitur bersama lainnya adalah sistem penyangga tepi kaleng BeautyEdge. Dinding busa yang tebal ini mengelilingi kasur, menahan konstelasi dari inersprings yang dikantongi untuk memastikan dukungan penuh bagi pengguna. Ini juga untuk melindungi kasur terhadap kegagalan, memperpanjang umurnya. Beberapa kasur di Simmons Beautyrest Vanderbilt Collection menggunakan busa berbelit-belit di salah satu lapisan kenyamanan. Ini memiliki dua manfaat. Pertama, sisi berbelit dari busa memungkinkan lebih banyak udara untuk beredar. Hal ini memudahkan disipasi panas, yang penting jika busa memori digunakan, karena busa memori cenderung mengakumulasi panas dari badan sleepers. Kedua, permukaan busa yang berbelit membuatnya lebih responsif terhadap bentuk tubuh pengguna. Bagian atas kasur Simmons Vanderbilt bervariasi menurut model. Beberapa jenis ini adalah Tight Top, Euro Top, dan Pillowtop. Di bawah puncak adalah konfigurasi lapisan kenyamanan yang berbeda seperti material, ketebalan, urutan, dan sebagainya. Keragaman ini juga ditemukan di sampul. Artinya, pelanggan bisa memilih kasur yang lebih sesuai dengan kebutuhan masing-masing. Meskipun nama Vanderbilt tidak dapat ditemukan di situs web Simmons, mereka saat ini ditawarkan di Sears dan peritel lainnya, dengan beberapa deskripsi yang telah diposting tahun ini (2013). Kasur dan Tempat Tidur Set Model Name Simmons Koleksi Beautyrest Vanderbilt Simmons Mattress Company