Które analizy szeregów czasowych są zawarte w programie Minitab. Minitab oferuje kilka prostych metod prognozowania i wygładzania, metod analizy korelacji oraz technik modelowania ARIMA w celu analizy danych serii czasowej szeregowej serii czasowej Aby wykreślić dane w czasie w celu określenia, czy istnieje tendencja wzorzec sezonowy, utworzenie serii czasowej W Minitab wybierz analizę trendów serii czasów Seria czasów statystycznych z serii Stat Time Aby dopasować linie trendów za pomocą modelu trendu liniowego, kwadratowego, wzrostu lub krzywej S, wykonaj analizę trendów W programie Minitab wybierz pozycję Stat Time Series Trend Analiza rozkładu Aby dopasować model, który odważa wszystkie obserwacje równomiernie w celu określenia najlepszego dopasowania regresji, wykonaj analizę rozkładu Użyj, gdy Twoja seria wykazuje wzór sezonowy, z trendem lub bez niego W Minitab wybierz Stat Time Series Decomposition Średnia ruchoma Aby wygładzić serię przy użyciu metody, która uśrednia niedawne obserwacje i wyklucza starsze obserwacje, użyj średniej ruchomości metody Nie używaj, gdy Twoja seria wykazuje tendencję w programie Minitab wybrać Stat Time Series Moving Average Jednokierunkowe wygładzenie Aby wygładzić serię za pomocą metody, która zmniejsza wagi do starszych obserwacji, gdy serie czasowe nie wykazują tendencji lub wzoru sezonowego, użyj jednej wykładniczej metody wygładzania In Minitab, wybierz Stat Time Series Single Exp Wygładzanie Podwójne wyrównanie wykładnicze Aby wygładzić serię za pomocą metody, która zmniejsza wagi do starszych obserwacji, gdy serie czasów mają tendencję, ale nie sezonową, użyj metody podwójnej wykładniczej wygładzania W Minitab wybierz Stat Metoda wygładzania metodą zera Wintersa z serii czasowej W celu wygładzenia serii przy użyciu metody zmniejszającej wagi do starszych obserwacji, gdy cykle czasowe mają sezonowy wzór, z lub bez, użyj metody wygładzania Wintersa W Minitab wybierz opcję Stat Time Series Winters Method Różnice Tworzyć nową kolumnę danych dla niestandardowych analiz i wykresów i zapisać różnice między obserwacjami w serii W Minitab wybierz opcję Różnice statów w serii statystyk Załaduj nową kolumnę danych dla niestandardowych analiz i wykresów i przesuń serię o określoną liczbę wierszy w arkuszu w Minitab, wybierz opcję Stat Time Series Lag Automokorrelation Aby zmierzyć jak dobrze obserwować w różnych punktach czas skorelować się ze sobą i poszukać wzoru sezonowego, wykonać analizę autokorelacji Użyj tej analizy w połączeniu z częściową funkcją autokorelacji, aby zidentyfikować składniki modelu ARIMA W Minitab wybierz Autokorelacja części Stat Time Series Autocorrelacja Częściowa Aby zmierzyć, jak dobrze przeszłe obserwacje w szeregu czasowym korelują z obserwacjami w przyszłości, a uwzględniając obserwacje, które znajdują się między parami korelacji, wykonaj częściową analizę autokorelacji. Użyj tej analizy w połączeniu z funkcją autokorelacji, aby zidentyfikować składniki modelu ARIMA W Minitab , wybierz Stat Time Series Parital autocorrelati na korelacji krzyżowej Aby ustalić, czy jedna seria przewiduje drugą, spisując korelacje między dwiema seriami w różnych punktach czasu, wykonaj analizę korelacji krzyżowej W Minitab wybierz Stat Time Series Cross Correlation ARIMA Aby dopasować model z autoregresją, różnicą i ruchem średnie składniki, wykonaj ARIMA Aby dopasować model ARIMA, musisz zrozumieć strukturę autokorelacji i częściowej autokorelacji swojej serii W Minitab wybierz Stat Time Series ARIMA. Copyright 2017 Minitab Inc Wszelkie prawa zastrzeżone. By korzystanie z tej witryny wyrażasz zgodę na wykorzystanie plików cookie dla analityki i spersonalizowanej treści Przeczytaj naszą politykę. Portal - Statistik Bertemu lagi denne delegaci, setelah sekian lama offline dariy bloger, tidak pernah lago mengurusi blog, nah pada kesempatan kali ini saya mau berbagi kembali kepada semua sahabat yang membutuhkan tutorial atau pengetahuan tentang prognozowanie peramalan, mungkin beberapa hari kedepan saya akan banyak memposti ng prognozy tentang tulisan Semoga tulisan ini dapat berguna bagi kita semada. Pada delegacja pertama tentang analisis runtun waktu kali ini, saya akan berbagi tentang analisis runtun waktu yang paling sederhana yaitu metode Przeprowadzka Średnia. Analisis runtun werun merupakan suatu metode kuantitatif untuk menentukan pola data masa lalu yang telah dikumpulkan secara teratur Analisis runtun waktu merupakan salah satu metode peramalan yang menjelaskan bahwa deretan obserwować pada suatu variabel dipandang sebagai realisasi dari variabel losowo berubistrusi bersama Gerakan musiman adalah gerakan rangkaian waktu yang sepanjang tahun pada bulan-bulan yang sama yang selalu menunjukkan pola yang identik contohnya harga saham, inflasi Gerakan losowo adalah gerakan naik turun waktu yang tidak dapat diduga sebelumnya i terjadi secara acak contohnya gempa bumi, kematian i sebagainya. Asumsi yang penting yang harus dipenuhi dalam memodelkan runtun waktu adalah asumsi kestasioneran artinya sifat-sif w yang mendasari proses tidak dipengaruhi oleh waktu atau proses dalam keseimbangan Apabila asumsi stadinger spuścizna doraźna maka deret belat dapat dimodelkan Namun, indyjski nonstasioner daprati dasango dansanango yan yu yang ji nanguuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuiu. sesuai untuk data runtun waktu adalah untuk mempertimbangkan perbedaan tipe pola dane Ada empat tipe umum poziome, trend, sezonowe, i cykliczne. Ketika data observasi berubah-ubah di sekitar tingkatan atau rata-rata yang konstan disebut pola poziome Sebagai contoh penjualan tiap bulan suatu produk tidak menadżer atau menurun sekretarz konsumencki pada watku dapat dipertimbangkan untuk pola poziome Ketika data obserwasi naik atau menurun pada periosean suatu waktu disebut trendy trend Pola cykliczny ditandai dengan adanya fluktuasi bergelombang data yang terjadi di sekitarny garis trend Ketika observasi dipengaruhi oleh faktor musiman disebut pola sezonowe yang ditandai dengan adanya pola perubahan yang berulang sekara otomatis dari tahun ke tahun Untuk runtun tiap bulan, ukuran variabel komponen sezonowy runtun tiap gruziński, tiap lutowy, dan seterusnya untuk runtun tiap triwulan ada elemen empat musim, satu untuk masing-masing triwulan. Rejczy ruchomej średniej. Rata-rata bergerak tunggal Przekazywanie średnich wartości średnich Przekazywanie średniej wartości dla każdej z nich nie jest równe dla danych i danych nie jest wymagane dane danych, maks. Dane rata-rata yang baru dapat dihitung dane menghilangkan data yang teramy and menambahkan data yang terbaru Przeprowadzka średnio ini digunakan untuk memprediksi nilai pada periody berikutnya model ini sangok koksu digunakan dane dane yang stasioner atau data yang konstant terhadap variansi tetapi tidak dapat bekerja dengan dane yang mengandung unsur trend atau musiman. Rata-rata bergerak pada ored 1 akan menggunakan data terakhir Ft, dan menggunakannya untuk memprediksi data pada periode selanjutnya Metode ini sering dig unakan pada dane kuartalan atau bulanan untuk membantu mengamati komponen-komponen suatu runtun waktu Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulusan smoothing. Dibanding dengan rata-rata sederhana dari satu dane masaż lata rata-rata bergerak berorde t mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T wiktoria tarakhir dari data yang diketahui. Jumlah titik data dalam setiap rata-rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan dari metode ini adalah. Metode ini memerlukan penyimpanan yang lebih banyak karena semua T pangamatan terakhir harus disimpan, tidak hanya nilai rata-rata. Metode ini tidak dapat menanggulangi dengan baik adanya trend atau musiman, walaupun metode ini lebih baik dibanding rata-rata total. Dyskusja N titik danych i diputuskan untuk menggunakan T pengamatan pada setiap rata-rata yang disebut dengan rata-rata bergerak orde T atau MA T, sehingga keadaannya adalah sebagai berikut. Studi Kasus Suatu perusahaan pakaian sepakbola per iode januari 2017 sampai dengan Kwiecień 2017 r. menghasilkan data penjualan sebagai berikut. Manajemen ingin meramalkan hasil penjualan menggunakan metode peramalan yang cocok dengan data tersebut Bandingkan metode MA innocent oracle 3, 5, 7 aplikacje Minitab i Gandhi ordo 3x5 aplikacje Excel, manakah metode yang paling tepat nie ma danych na temat berikan alasannya. Baiklah sekarang kita mulai, kita mulai dari Pojedyncza średnia ruchoma Adapun langkah-langkah melakukan forcasting terhadap data penpak bola adalah. Membuka aplikas Minitab dengan melakukan kliknij dwukrotnie ikona pada icon desktop. Setelah aplikasi Minitab Załóż nowe konto w tym języku, aby uzyskać więcej informacji, kliknij tutaj. Wykresy serii wykresów Proste, masukkan variabel Dane ke kotak Seria, sehingga didapatkan wyjście seperti gambar. Selanju tnya untuk melakukan prognozy dengan metode Moving Average pojedynczy orde 3, kliknij menu Stat Time Series Przeprowadzka Średnia sehingga muncul tampilan seperti gambar dibawag, pada kotak Zmienna masukkan variabel Dane, pada kotak MA długość masuk kanklub 3, selanjutnya berikan centang pada Generuj prognozy isi kotak Liczba prognoz dengan 1 Klik button Opcja dostępna po zalogowaniu MA3 i kliknięciu OK Przycisk Selanjutnya kliknięcia Przechowywanie danych berikan centang pada Przekazywanie średnich, dopasowuje prognozy na jedną całość, Residual, dan Prognozy, kliknij OK Kemudian klik Wykresy i wykresy Plot predicted vs rzeczywisty niż OK. Sehingga muncul output seperti gambar dibawah ini. Pada gambar diatas, terlihat dengan jelas hasil dari dane prognozy, pada periode ke-17 nilai ramalannya adalah 24, denngan MAPE, MAD, i MSD seperti pada gambar diatas. Cara peramalan dengan metode Podwójne Przebywanie Średnia dapat dilihat DISINI ganti saja langsung angka-angkanya dengan dane sobat, hehhe maaf yaa saya tidak jelaskan, l agi laperr soalnya D. demikian postingannya, semoga bermanfaat. Terimakasih atas kunjungannya. Modul Minitab Untuk Peramalan Dengan Metoda Arima Dan Podwójna wykładnicza książka Minitab untuk aplikasi analisis ARIMA. MODUL MINITAB UNTUK PERAMALAN DENGAN METODE ARIMA DAN PODWÓJNE WYKONANIE Minitab adalah program statistik yang setiap versinya terus dikembangkan Gambar 1 memperlihatkan kepada anda aspek-aspek utama dari Minitab Menu pasek adalah tempat anda memilih perintah-perintah Pasek narzędzi menampilkan tombol-tombol untuk fungsi-fungsi yang sering dipakai Perhatikan bahwa tombol-tombol tersebut berubah tergantung dari okno Minitab mana yang dibuka Ada dua window berbeda pada layar Minitab window data tempat anda memasukkan, mengedit, dan melihat kolom data daria setiap kertas i sesi window yang menayangkan dane wyjściowe tez seperti misalnya tabel statistik Pada beberapa berikut perintah-perintah khusus akan diberikan agar anda dapat memasukkan data kedalam lembar kerja Minitab dan men gaktifkan prosedur peramalan untuk menghasilkan peramalan yang diperlukan Gambar 1 Layar Miniaturka utama yang mempengaruhi pemilihan teknik peramalan adalah identifikasi dan pemahaman pola historis data Pola historis dane ini bisa dilihat dari plotka deret beserta fungsi auto-korelas sampel 1 Langkah-langkah mendapatkan Wykluczenie Minitab 14 adalah sebagai berikut 1 Memasukkan danych produksi pup ke ke dalam kolom C1 Untuk membentuk ploter, kliknij menu menu berikut seperti pada gambar 2 Stat Time Series Serie czasowe Działka Gambar 2 Menu Działka Deret pada Minitab 2 Okno dialogowe Kotak Serie czasu Działka ditampilkan pada gambar 3 , lalu pilih jenis plot yang diinginkan Lalu kliknij OK 2 Gambar 3 Okno dialogowe Kotak Serie czasowe Dział 3 Okno dialogowe Kotaka Serie czasowe Działka-prosty styl dadampilkan pada gambar 4 Klik dua kali pada variabel produkcja dan hal ini akan muncul disebelah bawah Seria Lalu klik OK Gambar 4 Kotak Okna dialogowe Seria Plot-Proste 3 Sedangkan langkah-langkah untuk mendapatkan pola auto-korelasi ad alah sebagai berikut 1 Untuk membentuk korrelogram, klik menu-menu berikut seperti pada gambar 5 Stat Time Series Autocorrelation Gambar 5 Menu Auto-korelasja Minimapa 2 Okno dialogowe Kotaka Automatyczna korelacja Funkcja mucul pada gambar 6 a Kliknąć duża kala w różnych wersjach i hal ini akan muncul disebelah kanan Seria b Masukkan judul Tytuł pada ruang yang dikehendaki dan Kliknij OK Hasil korrelogram ditampilkan pada gambar 7 4 Gambar 6 Kotak Dialog Autocorrelation Funkcja Gambar 7 Fungsi Auto-korelasi variabel Produkci Pupuk Autocorrelation Funkcja for produksi z 5 znaczącymi granicami autocorrelations 1 0 0 8 0 6 Autokorelacja 0 4 0 2 0 0 -0 2 -0 4 -0 6 -0 8 -1 0 1 2 3 4 Lag 5 6 7 8 5 Lag 1 2 3 4 5 6 7 8 ACF 0 891749 0 788301 0 688238 0 587191 0 503758 0 414150 0 308888 0 173246 T 4 97 2 73 1 96 1 50 1 20 0 94 0 68 0 38 LBQ 27 12 49 04 66 34 79 41 89 39 96 41 100 48 101 81 Jika dalam gambar 7 masih menunjukkan adanya autokorelasi non-stasioner maka data data series terse ale perlu dilakukan prosuje różnice untuk mendapatkan deret yang stasioner Langkah-langkah proses różnice sebagai berikut 1 Untuk membuat różnice data selisih, kliknij pada menu-menu berikut Stat Time Różnice Różnice Różności berada diatas pilihan Autocorrelation yang ditampilkan gambar 2 2 Okno dialogowe Kotaka Różnice ditampilkan pada gambar 8 a Klik dua kali pada variabel produksi pupuk i hal ini akan muncul disebelah kanan Seria b Tekan Tab tabela tabela różnica między różnymi danymi i danymi selektywnymi C2 Dane dotyczące selekcji różniące się kinetycznym arkuszem roboczym d kolam C2 Gambar 8 Różnice w Dialogu Kotak 6 Dalam modul ini hanya digunakan dua metode peramalan yaitu ARIMA and Double Exponential Smoothing Double Exponential Smoothing Untuk melakukan pemulusan mengunakan metode Podwójne dane pada, lakukan langkah-langkah berikut 1 menu Melalui, kliknij menu menu berikut seperti pada gambar 9 Stat Time Series Podwójny wygładzający wykładniczy Gambar 9 Menu Podwójnie Exponential pada Minitab 2 Okno dialogowe Muncul kotak Podwójne wygładzanie seperti pada gambar 10 a Kliknąć duża ilość różnych produktów i akcesoriów do różnych modeli. Pada bobot yang akan digunakan sebagai wygładzanie, pilih Optimal ARIMA, kemudian kliknij przycisk OK Hasilnya diperlihatkan pada gambar 11 7 Gambar 10 Kotak Dialog Double Exponential Gambar 11 Pemulusan Eksponensial Linier Hold Produkty Data Produkcji Pupuk Double Exponential Wygładzanie Wykres dla produkcji 9000000 8000000 7000000 6000000 produksi 5000000 4000000 3000000 2000000 1000000 0 3 6 9 12 15 18 Indeks 21 24 27 30 Zmienna A ctual Pasuje do stałych wygładzania Poziom A lpha 0 940976 Schemat gamma 0 049417 Dokładność pomiaru MA PE 1 93411E 01 MA D 4 57345E 05 MSD 3 26840E 11 8 ARIMA Metode ARIMA sangat baik digunakan untuk mengkombinasikan trend trendu, faktor muslim dan faktor siklus dengan lebih komprehensif Rozpoznanie modelu itu ini mampu meramalkan data historis dengan kondisi yang sulit dimengerti pengaruhnya terhadap data secara teknis salah satu k unci merumuskan model ARIMA adalah nilai autokorelasi i autokorelasi parsial, yang besarnya bervariasi antara -1 sampai 1 disamping itu, dane yang dapat dimodelkan dengan model ARIMA haruslah stasioner nilai tengah dan stasioner ragam Langkah yang dilakukan untuk identifikasi model awal dari ARIMA tanpa musiman adalah a Buat dane na wykresie berdasarkan periode pengamatan series dane jubilerskie baza danych garis lurus denging fluktuasi yang relatif sama dane maks. dane tudzież wyścigowe Jika tidak stasioner lakukan diferensiasi b Jika serii telah stasioner, buat grafik autokorelasi parsial dari data series Lihat pola untuk menentukan model ARIMA awal c Lakukan permodelan ARIMA p, d, q sesuai dengan model awal yang ditetapkan pada bagian b Kemudian verifikasi kelayakan model yang dihasilkan d Lakukan overfitting, yaitu duga model dengan nilai p, d, lebih besar dari yang ditentukan pada model awal e Tetapkan model yang paling baik dengan melihat MSE Peramalan dilakukan dengan menggun akan model yang terbaik Untuk data series musiman, langkah-langkahnya mirip dengan tanpa musiman, dengan menambahkan model untuk musiman Langkah untuk melakukan pemodelan ARIMA dalam Minitab 14 adalah sebagai berikut 1 Dane pliku apostal, plik bukalah menu berikut Plik Otwórz arkusz 2 Untuk menghitung auto-korelasi variabel produksi, kliknij menu sebagai berikut seperti pada gambar 5 Stat Time Series Autocorrelation 3 Okno dialogowe Kotak Funkcja autokorelacji gambar 6 muncul a Klik dua kali variabel produkcji i akademii muncul di sebelah kanan series b Klik OK and muncul gambar 7 4 Sebagai upaya melakukan Dane selisih pada, kliknij menu berikut seperti pada gambar 8 Różnice dotyczące serii czasów statystycznych 5 Okno dialogowe Kotaka Różnice seperti pada gambar 9 muncul a Klik dua kai variabel produkcja dan akan muncul disebelah kanan series b Tab untuk Różnice w sklepach i wprowadź C2 9 c Tab untuk Lag i wprowadź 1 Klik OK, aby przejść do następnego kroku 2 Mulai Baris 2 6 Etykieta zmienna C2 d engan Diff1prod Untuk menghitung auto-korelas variant ini, ulangi langkah 2 dengan menggunakan Diff1prod sebagai variabel disebelah kanan deret 7 Untuk menghitung auto-korelasi parsial dari variabel Diff1prod kliknij, aby zobaczyć pełny rozmiar 12 Stat Time Series Pertial Autocorrelation Gambar 12 Menu auto-korelasi parsiala pada Minitab 8 Okno dialogowe Kotaka Funkcja częściowej autokorelacji muncul seperti pada gambar 13 a Klik dua kali variabel Diff1prod dan akan muncul disebelah kanan Seria b Klik OK a muncul gambar 14 10 Gambar 13 Okno dialogowe Kotak Częściowa autokorelacja 9 Model ARIMA 5,1,5 dijalankan dengan klik menu berikut Stat Time Series Arima 10 Okno dialogowe Kotak ARIMA muncul seperti gambar 14 a Klik dua kali variabel produksi i akan muncul disebelah kanan series b Di bawah Nonseasonal di kanan Autoregresywny masuk 5 di kanan Różnica masukkanów 1 dan 5 di kanan Przemieszczanie Średnia c Dane Karena telah diselisihkan, kliknij na kotak Uwzględnij stały termin w modelu d Prognoza Klik i dialog z kotakiem ARIMA - Prognoza muncul Untuk meramalkan dua periode ke depan tempatkan 2 di kanan Lead Klik OK e Klik Przechowywanie i archiwizacja ARIMA-Storage muncul Klik kotak di kanan Reszta dan klik OK Okno dialogowe pada kotak ARIMA i torba bawełna gambar muncul h Untuk menghitung auto-korelasi residual, ulangi langkah 2 dengan menggunakan Res1 sebagai variabel di kanan deret 11 Okno dialogowe Gambar 14 Kotak ARIMA 12.
No comments:
Post a Comment