Moving Genomsnittet Pada Minitab

Vilka tidsserieanalyser ingår i Minitab. Minitab erbjuder flera enkla prognos - och utjämningsmetoder, korrelationsanalysmetoder och ARIMA-modelleringstekniker för att analysera dina tidsseriedata Tidsserie-plot Att plotta data i tid för att bestämma om det finns en trend eller Säsongsmönster, skapa en tidsserie-plot I Minitab väljer du Stat-tidsserie Tidsserie Plot Trend-analys För att passa trendlinjer med en linjär, kvadratisk, tillväxt eller S-kurvströmsmodell, utför en trendanalys I Minitab väljer du Stat Time Series Trend Analysnedbrytning För att passa en modell som viktar alla observationer lika för att bestämma den bästa regressionspassningen, utföra en sönderdelningsanalys. Använd när din serie uppvisar ett säsongsmönster med eller utan en trend. I Minitab, välj Stat-tidsserie-sönderdelning. Använda en metod som medeltar senaste observationer och utesluter äldre observationer, använd en glidande genomsnittsmetod Använd inte när din serie Uppvisar en trend I Minitab väljer du Stat Time Series Flyttande medel Singel exponentiell utjämning För att släta din serie med en metod som ger minskande vikter till äldre observationer när din tidsserie inte uppvisar en trend eller ett säsongsmönster, använd en enda exponentiell utjämningsmetod I Minitab, välj Stat Time Series Single Exp-utjämning Dubbel exponentiell utjämning För att jämföra din serie med en metod som ger minskande vikter till äldre observationer när dina tidsserier uppvisar en trend men inte ett säsongsmönster, använd en dubbel exponentiell utjämningsmetod. I Minitab väljer du Stat Time Series Double Exp-utjämning Winters-metod För att jämföra din serie med en metod som ger minskande vikter till äldre observationer när dina tidsserier uppvisar ett säsongsmönster, med eller utan en trend, använd Winters utjämningsmetod. I Minitab väljer du Stat Time Series Winters Method Skillnader Skapa en ny kolumn med data för anpassade analyser och diagram och spara skillnaderna Mellan observationer inom en serie I Minitab väljer du Stat Tid Serie Skillnader Lag Skapa en ny kolumn med data för egna analyser och diagram och skift en serie nedåt med ett visst antal rader i arbetsbladet I Minitab, välj Stat Time Series Lag Autocorrelation För att mäta Hur bra observationer vid olika tidpunkter korrelerar med varandra och letar efter ett säsongsmönster, utföra en autokorrelationsanalys Använd denna analys i samband med funktionen Partiell autokorrelation för att identifiera komponenterna för en ARIMA-modell. Välj Minitabs Stat-tidsserie Autokorrelation Delvis autokorrelation För att mäta hur väl tidigare observationer i en tidsserie korrelerar med framtida observationer, medan man beaktar observationer som ligger mellan korrelationsparet, utför en partiell autokorrelationsanalys. Använd denna analys i kombination med autokorrelationsfunktionen för att identifiera komponenterna för en ARIMA-modell I Minitab , Välj Stat Time Series Parital autocorrelati På korskorrelation För att bestämma om en serie förutspår en annan genom att kartlägga korrelationerna mellan de två serierna vid olika tidpunkter, utföra en korrelationsanalys. I Minitab, välj Stat-tidsserie Korskorrelation ARIMA Att passa en modell med autoregressiv, skillnad och rörelse Medelkomponenter, utför en ARIMA För att passa en ARIMA-modell måste du förstå autokorrelationen och partiell autokorrelationsstrukturen i din serie. I Minitab väljer du Stat Time Series ARIMA. Copyright 2016 Minitab Inc. Alla rättigheter reserverade. Med hjälp av den här sidan godkänner du användningen Av cookies för analys och personligt innehåll Läs vår policy. Portal - Statistik Bertemu Lagi Dengan Posting Kali Ini, Sekelsk Lama Offline Dariia Blogger, Tidak Pernah Lagi Blandurusi Blog, Någon Kadaimat Kali Ini Saya Mau Berbagi Kembali Kepada Semua Sahabat Yang Membutuhkan Handledning Atau penguahuan tentang prognos peramalan, mungkin beberapa hari kedepan saya akan banyak memposti Ng tulisan tentang prognos Semoga tulisan ini dapat berguna bagi kita semua. Pada postingan pertama tentang analisis runtun waktu kali ii, saya akan berbagi tentang analisis runtun waktu yang paling sederhana yaitu metod Moving Average. Analysis runtun waktu merupakan suatu metod kuantitatif untuk menentukan pola data masa Lalu yang telah dikumpulkan secara teratur Analysera runtomgången med meruppgången med en metod för menyns menyelaskan bahwa deretan observasi pada suatu variabel dipandang sebagai realisasi variabel slumpmässig berdistribusi bersama Gerakan musiman adalah gerakan rangkaian waktuangangangan tahun pada bulanbulan yang sama menyjuun polan yang Identik contohnya harga saham, inflasi Gerakan slumpmässig adalah gerakan naik turun waktu yang tidiga döden sebelumnya dan terjadi sekara acak contyaya gempa bumi, kematian dan sebagainya. Asumsi och penting yang harus dipenuhi dalam memodelkan runtun waktu adalah asumsi kestasioneran artinya sifat-sif När du gör det är det viktigt att du gör det så länge som du vill ha en process som du kan göra. Om du vill, ska du göra det så att du inte kan göra det. Seuai untuk data runtun waktu adalah untuk mempertimbangkan perbedaan typ pola data Ada empat typ omum horisontella, trend, säsongsbetonade, än cykliska. Ketika data observera berubah-ubah di sekitaritet som är en del av den rata-rata av den oregelbundna polen horisontella Sebagai contoh penjualan tiap bulan suatu produkt Tidig meningskatt på menyn sekreterad konsistens pada suatu waktu dapat dipertimbangkan untuk pola horisontell Ketika data observasi naik atau menurun pada perluasan period suatu wepu disebut pola trend Pola cykliska ditandai dengan adanya fluktuasi bergelombang data yang terjadi di sekitar garis trenden Ketika observasi dipengaruhi oleh faktor musiman Disebut pola säsongsbetonad den här och dengan adanya polan perubahan yang berulang sekara otomatis dari tahun ke tahun Untuk runtun tiap bulan, ukuran variabel komponen säsong runt januari januari, februari februari, då seterusnya Untuk runtun tiap triwulan ada elemen empat musim, satu untuk masing-masing triwulan. Single Moving Average. Rata-rata bergerak tunggal Flytta genomsnittligt antal gånger för att inte ha en tillfredsställande räckvidd till enbart data om du vill ha information om det här alternativet, du kan inte hitta en rata-rata-adress och du kan använda data för att skicka data till menyn. Genomsnittlig ini digunakan untuk memprediksi nilai pada period berikutnya Modell ini sangat cocok digunakan pada data yang stasioner atau data yang konstant terhadap variansi tetapi tidak dapat bekerja dengan data yang mengandung unsur trend atau musiman. Rata-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan data terakhir Ft, Däremot kan du inte hitta information om hur lång tid det går att använda. Unakan pada data kuartalan atau bulanan untuk membantu mengamati komponen-komponen suatu runtun waktu Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula gelduhemusan smoothing. Dibanding dengan rata-rata sederhana dari satu data masa lalu rata-rata bergerak berorde T mempunyai karakteristik sebagai Berikut. Hanya menyangkut T period tarakhir dari data yang diketahui. Jumlah titik data dalam rata-rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan av metod ini adalah. Metode ini memerlukan penyimpanan yang lebih banyak karena semua T pengamatan terakhir harus disimpan, tidak hanya nilai Rata-rata. Metode ini tidak dapat menanggulangi dengan baik adanya trend atau musiman, walaupun metod ini lebih baik dibanding rata-rata total. Diberikan N titik data dan 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 Iod januari 2013 sampai dengan april 2014 sammankopplade data sjuka sebagai berikut. Manajemen ingin meramalkan har pen penningmätning metod metod för att fånga data med hjälp av databasen Bandingkan metod MA Tunggal Order 3, 5, 7 Dengan Aplikasi Minitab dan MA Ganda Ordbok 3x5 Dengan Aplikasi Excel, Manakah metod Yang Paling tepat untuk data som är så bra som möjligt. Båda kan du få mer information, enkelt och enkelt. Förflyttning Genomsnittlig Adapun Langkah-Langkah Melakukan Forcasting Terhadap Data Penjualan Pakaian Sepak Bola Adalah. Membuka Aplikasi Minitab Dengan Melakukan Dubbelklicka på Pada Icon Desktop. Setelah Aplikasi Minitab Terbuka dan siap digunakan, buat nama variabel Bulan dan Data kemudian masukkan data sesuai studie kasus. Sebelum memulai untuk melakukan prognos, terlebih dahulu yang harus dilakukan adalah melihat bentuk sebaran data runtun waktunya, klickmeny Graph Time Serie Plot Enkel, masukkan variabel Data ke kotak Serie, sehingga didapatkan output seperti gambar. Selanju Tnya untuk melakukan prognoser dengan metod Flyttande Genomsnittlig enkelordning 3, klick meny Stat Tid Serie Flyttande medelvärde seendega muncul tampilan seperti gambar dibawag, pada kotak Variabel maska ​​variabel Data, pada kotak MA längd maska ​​angka 3, selanjutnya berikan centang pada Skapa prognoser än isi kotak Antal prognoser dengan 1 Klicka på knappen Alternativ än berikan judul dengan MA3 Klicka på OK Klicka på knappen Klicka på knappen Spara än berikan centang pada Flytta medelvärden, Passar en tidsperiod framåt prognoser, Residuals, dan Prognoser, klicka OK Kemudian klicka Grafer än pilih Plot predicted vs Egentligen än OK. Sehingga muncul utdata seperti gambar dibawah ini. Pada gambar diatas, där du har hittat en prognos för data, men du är 17 år gammal, och du är en MAPE, MAD, än MSD, och du är en av dem. Metod Dubbelrörelse Genomsnittlig dapat dilihat DISINI ganti saja längngen angka-angkanya dengan data sobat, hehe maaf sa ja, jag är jelaskan, l Agi laperr soalnya D. demikian postingannya, semoga bermanfaat. Terimakasih atas kunjungannya. Modul Minitab Untuk Peramalan Dengan Metod Arima Dan Dubbel Exponential. manual book minitab untuk aplikasi analisis ARIMA. MODUL MINITAB UNTUK PERAMALAN DENGAN METODE ARIMA DAN DUBBEL EXPONENTIAL Minitab adalah program statistik yang setiap Versinya terus dikembangkan Gambar 1 memperlihatkan kepada ocha aspek-aspek utama dari Minitab Menybar adalah tempat ocha memilih perintah-perintah Verktygsfältet menapilka tombol-tombola untuk fungsi-fungsi yang sering dipakai Perhatikan bahwa tombol-tombol tersebut berubah tergantung dari fönster Minitab mana ad dahuka Ada Dua fönster berbeda pada layar Minitab fönster datatempat anda memasukkan, blandedit, dan melihat kolom data från uppsättning kertas-kerja än sesi fönster menyn kan du skriva ut text separata tabellen statistik Pada beberapa babik berikut perintah-perintah khusus akan diberikan agar anda dapat memasukkan data kedalam Lembar kerja Minitab dan men Gaktifkan procedur peramalan untuk menghasilkan peramalan yang diperlukan Gambar 1 Layar Minitab Faktor utama yang mempengaruhi pemilihan teknik peramalan adalah identifikasi dan pemahaman polis historis data Pola historis data ini bisa dilihat dot plot deret beserta fungsi auto corelasi sampel 1 Langkah-langkah mendapatkan plot deret den Minitab 14 Adalah sebagai berikut 1 Memasukkan dataproduksi pupuk dalam kolumnen C1 Enhetlig lista över detaljen, klicka menymeny berikut seperti pada gambar 2 Stat Tidsserie Tidsserie Plot Gambar 2 Meny Plot Deret pada Minitab 2 Kotak dialog Tidsserie Plot ditampilkan pada gambar 3 , Lalu pilih jenis plot yang diinginkan Lalu klicka OK 2 Gambar 3 Kotak dialog Tidsserie Plot 3 Kotak dialog Tidsserie Plot-Simple ditampilkan pada gambar 4 Klicka här för att få en variabel produktsortiment än du vill ha det här alternativet. Klicka här för att klicka på OK Gambar 4 Kotak Dialog Time Series Plot-Simple 3 Sedangkan långkah-langkah untuk mendapatkan pola auto-korelasi ad Alah sebagai berikut 1 Klicka på menyn för att klicka på menyn på menymenyn och klicka på menyn. 5 Stat Tidsserie Autokorrelation Gambar 5 Meny Auto-korelasi pada Minitab 2 Kotak-dialog Autokorrelation Funktion mucul pada gambar 6 a Klicka på bilden för att ändra produktionen Disebelah kanan Serie b Masukkan judul Titel pada ruang yang dikehendaki än Klicka OK Hasil korrelogram ditampilkan pada gambar 7 4 Gambar 6 Kotak Dialog Autocorrelation Funktion Gambar 7 Fungsi Auto-korelasi variabel Produksi Pupuk Autocorrelation Funktion för produktsi med 5 signifikansgränser för autokorrelationerna 1 0 0 8 0 6 Autokorrelation 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 tidsserier terse Men skillnaden mellan processen och skillnaderna är otillräckliga, men det går inte att göra skillnaderna. Förskjutna skillnader mellan olika sebagai berikut 1 Fördela uppgifter om olika skillnader, klicka på menymenyerna för menyklassen Stat Tidsserie Skillnaderna Pilihan Skillnaderna i bokstavsformat för autokorrelation av det här alternativet 2 2 Kotak-dialog Difference detampilkan pada Gambar 8 a Klicka här för att hitta en variabel produktsortiment än du vill ha det här alternativet för att se om du vill ha en serie med en Taban Tabell för att visa menyalternativen så att du inte kan hitta den här koden. C2 Data om skillnader i skillnaden mellan kolumnen C2 Gambar 8 Kotak Dialog Differences 6 Dalam modulen i hanya Digunakan dua metod peramalan yaitu ARIMA dan Dubbel Exponentiell Utjämning Dubbel Exponentiell Utjämning Untuk Melakukan Pemulusan mengunakan metod Dubbel Exponentiell Pada Data, Lakukan Langkah-Langkah Berikut 1 Melalui Meny, Meny Meny Meny Berikut Seperti Pada Gambar 9 Stat Tid Serie Dubbel Exponentiell Utjämning Gambar 9 Meny dubbel Exponentiell pada Minitab 2 Muncul kotak dialog Dubbel exponentiell utjämning seperti pada gambar 10 a Klicka här för en variabel produktsortiment än akan muncul sebagai variabel b Pada bobot yang akan digunakan sebagai utjämning, pilih Optimal ARIMA, kemudian klick OK Hasilnya diperlihatkan pada gambar 11 7 Gambar 10 Kotak Dialog Dubbel Exponentiell Gambar 11 Pemulusan Exponential Linier Håll Data Produksi Pupuk Dubbel Exponentiell Utjämning Plot För Produksi 9000000 8000000 7000000 6000000 Produksi 5000000 4000000 3000000 2000000 1000000 0 3 6 9 12 15 18 Index 21 24 27 30 Variabel A cual Passar utjämningskonstanter En lpha nivå 0 940976 Gamma trend 0 049417 A ccuracy Åtgärder MA PE 1 93411E 01 MA D 4 57345E 05 MSD 3 26840E 11 8 ARIMA Metod ARIMA sänker baik digunakan untuk mengkombinasikan polatrend, faktor musimera än faktor cyklus dengan lebih komprehensif Disamping itu model ini mampu meramalkan data historis Dengan kondisi yang sulit dimengerti pengaruhnya terhadap data sekara technis Salah satu k Unci merumuskan model ARIMA adalah nilai autokorelasi dan autokorelasi parsial, yang besarnya bervariasi antara -1 sampai 1 Avkänna det, data om den här typen av modeller Den här modellen har inte bara en länk till dig, men du kan också hitta en länk till den här länken för att hitta den här modellen. Plot data berdasarkan period pengamatan serie Jika data berfluktuasi pada garis lurus dengan tingkat fluktuasi yang relativif samma maka data tersebut sudah stasioner Jika tidningar lakukan diferensiasi b Jika serien telah stasioner, buat grafik autokorelasi parsial av dataserier Lihat pola untuk menentukan model ARIMA awal c Lakukan Permodelan ARIMA p, d, q sesuai dengan modellen awal yan ditetapkan pada bagian b Kemudian verifikasi kelayakan modell yang dihasilkan d Lakukan överfitting, yaitu duga modell dengan nilai p, d, q, det är en stor del av det här alternativet, men det är inte bara Tetapkan modell yang paling baik Dengan melihat MSE Peramalan dilakukan dengan menggun Akan modell yang terbaik Untuk data serier musiman, langkah-langkahnya mirip dengan tanpa musiman, dengan menambahkan modell untuk musiman Langkah untuk melakukan pemodelan ARIMA dalam Minitab 14 adalah sebagai berikut 1 Apabila data tersimpan dalam filen, bukalah dengan menyn berikut Fil Öppna Arbetsblad 2 Untuk menghitung Auto-korelasi variabelproduksi, klicka meny sebagai berikut seperti pada gambar 5 Stat Tidsserie Autokorrelation 3 Kotak dialog Autokorrelation Funktion gambar 6 muncul a Klicka här för att ändra variabelproduksi än akan muncul di sebelah kanan serie b Klicka OK än muncul gambar 7 4 Sebagai upaya melakukan Selisih pada data, klick meny berikut seperti pada gambar 8 Stat Tid Serie Skillnader 5 Kotak dialog Differenser seperti pada gambar 9 muncul a Klicka här för att ändra variabel produkt än vad kan du göra om du kan se serier b Tabell för att lagra skillnader i inmatning C2 9 c Tabell Sedan ange 1 Klicka på OK så att du vill ha mer information om kolumnen 2 kolumnen 2 6 Etikettvariabel C2 d Engan Diff1prod Untuk menghitung auto-korelasi variabel ini, ulangi langkah 2 dengan menggunakan Diff1prod sebagai variabel disebelah kanan deret 7 Avvikelse av auto-korrelation av variabel Diff1prod-klicka seperti pada gambar 12 Stat-tidsserie Pertial Autocorrelation Gambar 12 Meny auto-korrelation parsial pada Minitab 8 Kotak dialog Delvis autokorrelationsfunktion muncul seperti pada gambar 13 a Klicka här för att ändra variabel Diff1prod än akan muncul disebelah kanan Serie b Klicka OK än muncul gambar 14 10 Gambar 13 Kotak Dialog Delvis autokorrelation 9 Modell ARIMA 5,1,5 dijalankan dengan klicka meny berikut Stat Tidsserie Arima 10 Kotak dialog ARIMA muncul seperti gambar 14 a Klicka här för en variabel produktsortiment än du kan hitta en rad kanon serier. Du kan inte använda den här kanalen. Autoregressiva maskera 5 kanannor Difference masukkan 1 dan 5 di kanan Flyttande medelvärde C Kör data, Klicka av kotak Inkludera konstant term i modell d Klicka prognos än kotak dialog ARIMA - Prognos muncul Utveckla meramalkan dua period kean tempatkan 2 di kanan Led Klicka OK e Klicka Lagring än kotak dialog ARIMA-Lagring muncul Klicka på kotak di kanan Återstående än klicka OK för att välja dialog ARIMA än bagian bawah gambar muncul h Om du vill ha en automatisk återställning, Ulangi langkah 2 dengan menggunakan Res1 sebagai variabel di kanan deret 11 Gambar 14 Kotak Dialog ARIMA 12.