Moving Gjennomsnittet Pada Minitab

Hvilke tidsserier analyser er inkludert i Minitab. Minitab tilbyr flere enkle prognose - og utjevningsmetoder, korrelasjonsanalysemetoder og ARIMA-modelleringsteknikker for å analysere tidsseriedataene Tidsserie-plott For å plotte dataene i tid for å avgjøre om det er en trend eller sesongmønster, opprett en tidsseriemotiv I Minitab velger du Stat Time Series Time Series Plot Trend-analyse For å tilpasse trendlinjer ved hjelp av en lineær, kvadratisk, vekst eller S-kurve trendmodell, utfør en trendanalyse I Minitab velger du Stat Time Series Trend Analyse Dekomponering For å passe til en modell som veier alle observasjoner likt for å bestemme den beste regresjonspasningen, utfør en dekomponeringsanalyse. Bruk når serien din har et sesongmessig mønster, med eller uten en trend. I Minitab, velg Stat Time Series Nedbrytning Flytende gjennomsnitt. For å jevne serien din Bruk en metode som gjennomsnitter de siste observasjonene og utelukker eldre observasjoner, bruk en bevegelig gjennomsnittlig metode Ikke bruk når serien din utviser en trend I Minitab velger du Stat Time Series Flytende Gjennomsnitt Enkelt eksponensiell utjevning For å jevne serien din ved å bruke en metode som gir avtagende vekter til eldre observasjoner når tidsseriene ikke har en trend eller et sesongmessig mønster, bruk en enkelt eksponensiell utjevningsmetode I Minitab, velg Stat Time Series Single Exp Utjevning Dobbelt eksponensiell utjevning For å jevne serien din ved å bruke en metode som gir avtagende vekter til eldre observasjoner når tidsseriene viser en trend, men ikke et sesongmessig mønster, bruk en dobbel eksponensiell utjevningsmetode. I Minitab velger du Stat Time Series Double Exp Utjevning Winters metode For å jevne serien din ved hjelp av en metode som gir lavere vekt til eldre observasjoner når tidsseriene dine viser et sesongmessig mønster, med eller uten en trend, bruk Winters utjevningsmetode. I Minitab velger du Stat Time Series Winters Method Forskjeller Opprett en ny kolonne med data for egendefinerte analyser og tomter og lagre forskjellene mellom observasjoner i en serie I Minitab velger du Stat Time Series Forskjeller Lag Opprett en ny kolonne med data for egendefinerte analyser og plott og skift en serie ned av et bestemt antall rader i regnearket. I Minitab, velg Stat Time Series Lag Autocorrelation For å måle hvor godt observasjon på forskjellige punkter tid korrelerer med hverandre og se etter et sesongmessig mønster, utfør en autokorrelasjonsanalyse Bruk denne analysen sammen med Partial autocorrelation-funksjonen for å identifisere komponentene for en ARIMA-modell. I Minitab, velg Stat Time Series Autocorrelation Delvis autokorrelasjon For å måle hvor godt tidligere observasjoner i en tidsserie korrelerer med fremtidige observasjoner, mens du regner med observasjoner som er mellom korrelasjonsparet, utfør en delvis autokorrelasjonsanalyse. Bruk denne analysen i forbindelse med autokorrelasjonsfunksjonen for å identifisere komponentene for en ARIMA-modell I Minitab , velg Stat Time Series Parital autocorrelati på krysskorrelasjon For å avgjøre om en serie forutsier en annen ved å plotte sammenhengen mellom de to seriene på forskjellige tidspunkter, utfør en korrelasjonsanalyse. I Minitab, velg Stat Time Series Cross Correlation ARIMA For å passe til en modell med autoregressiv, forskjell og bevegelse Gjennomsnittlige komponenter, utfør en ARIMA For å passe til en ARIMA-modell må du forstå autokorrelasjonen og delvis autokorrelasjonsstrukturen til serien. I Minitab velger du Stat Time Series ARIMA. Copyright 2016 Minitab Inc. Alle rettigheter Reservert. Ved å bruke dette nettstedet, godtar du bruken av informasjonskapsler for analyse og tilpasset innhold Les vår policy. Portal - Statistik Bertemu lagi dengan postinganali kali ini, sekel lama offline dariia blogger, tidak pernah lagi mengurusi blog, nah pada kesempatan kali ini saya mau berbagi kembali kepada soma sahabat yang membutuhkan tutorial Atu pengetahuan tentang prognose peramalan, mungkin beberapa hari kedepan saya akan banyak memposti ng tulisan tentang prognose 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 metode Moving Average. Analisis runtun waktu merupakan suatu metode kuantitatif untuk menentukan pola data masa lalu yang telah dikumpulkan secara teratur Analyse runun waktu merupakan salah satu metode peramalan yang menjelaskan bahwa deretan observasi pada suatu variabel dipandang sebagai realisasi variabel tilfeldige berdistribusi bersama Gerakan musiman adalah gerakan rangkaian waktu yang sepanjang tahun pada bulan-bulan yang selang menunjukkan pola yang identik contohnya harga saham, inflasi Gerakan tilfeldige adalah gerakan naik turun har gitt deg tid til å gjøre deg selv, så du kan ikke bare ha en god jobb, men du kan også gjøre noe med det. Du kan også ha det som du kan gjøre, og du kan gjøre det til et annet sted. På denne måten vil du få hjelp til å gjennomføre prosessen med å opprettholde denne prosessen. Hvis du ikke har noen spørsmål, vennligst kontakt oss. Du kan ikke få beskjed om at dette er en oversikt over hva du har å si om. Stigende data. Dataene er ikke tilgjengelig, men det er ikke noe problem å gjøre. sesongbasert datautvikling som gir deg mulighet til å opprette og oppdatere alle typer polardata. Ada empat type umum horisontal, trend, sesongmessig, enn syklisk. Katalysatordata Observera at du ikke er sikker på at du ikke har noen rettigheter tidak meningkat atau menurun sekara konsisten pada suatu waktu dapat dipertimbangkan untuk pola horisontal Ketika data observasi naik atau menurun pada perluasan periode suatu wap disebut pola trend Pola cyclical ditandai dengan adanya fluktuasi bergelombang data yang terjadi di sekitar garis trening Ketika observasi dipengaruhi oleh faktor musiman disebut pola sesongmessig, og det er en annerlengende og uavhengig avstand, og det er ikke noe problem. Det er ikke noe problem, men det er ikke noe problem. Det er ikke noe problem å se på, men det er ikke noe problem..Single Moving Average. Rata-Rata Bergerak Tunggal Flytende gjennomsnittlig periode i forhold til ikke-rata-rata-data for å oppdatere dataene. Dengan munculnya data baru, maka nulai rata-rata yang baru dapat dihitung dengan menghilangkan data yang terlama dan menambahkan data yang terbaru Moving gjennomsnittlig inntektsforsikring er ikke tilgjengelig i løpet av en periode, men det er ikke mulig å utnytte denne informasjonen, og at dataene er stabile og at dataene er permanente og uavhengige. Tidsbegrensning er ikke nødvendig, men det er ikke noe som er viktig for utviklingen. da det ikke er mulig å oppdatere dataene på denne måten. 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 periode tarakhir dari data yang diketahui. Jumlah titik data dalam rata-rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan dari metode ini adalah. Metode ini memerlukan penyimpanan yang lebih banyak karena semua T pengamatan terakhir harus disimpan, tidak hanya nilai rata-rata. Metode i tid for dårlige meniggerende dager, da det var en tendens til at det var en muslimsk metode, men det var ikke bare en metode som var i orden, men det var ikke så mye. Diberikan N titik data enn du kan gjøre for å unngå at du er i tvil om du er i rata-rata T atau MA T, sehingga keadaannya adalah sebagai berikut. Studi Kasus Suatu perusahaan pakaian sepakbola per iode Januar 2013 sampai dengan April 2014 mengder data for å få sebagai berikut. Manajemen har meramalkan har pen penultiske måleparametere, men de har ingen data om det samme, men det er ikke noe problem. Men det er ikke noe problem, men det er ikke noe problem. Du kan også legge til informasjon om deg selv, og du kan bare lagre det. Du kan bare legge til et annet sted. Flytte Gjennomsnittlig Adapun Langkah-Langkah Melakukan Forcasting Terhadap Data Penjualan Pakaian Sepak Bola Adalah. Membuka Aplikasi Minitab dengan melakukan dobbeltklikk på ikonet desktop. Setelah aplikasi Minitab Utvikle deg selv, og opprettholde dataene dine, og klikk deretter på knappen for å få informasjon om dataene dine. Du kan ikke lese mer om dette programmet. Du kan også se om du vil ha en prognose for dette, da du vil ha en tilbakemelding på denne siden. Serie, sehingga didapatkan output seperti gambar. Selanju tnya untuk melakukan prognoser dengan metode Flytende Gjennomsnittlig enkelt orden 3, klikk meny Stat Tid Serie Flytende Gjennomsnittlig seingga muncul tampilan seperti gambar dibawag, pada kotak Variabel masukt variabel Data, maks. MA lengde er angrepet 3, seljanutnya berikan centang pada Generer prognoser enn isi kotak Antall prognoser dengan 1 Klikk på knappen Alternativ enn du er i stand til å velge MA3, klikk OK Klikk på knappen for å lagre lagringen Lagre enn forventet Flytte gjennomsnitt, Passer for en tidsperiode fremover, Residuals, dan Forecasts, klikk OK Kemudian klikk Grafer enn pilih Plot predicted vs faktisk enn OK. Sehingga muncul utgir seperti gambar dibawah ini. Pada gambar diatas, der de siste årene har spilt data for tersebut, siden den 17-årige ramalannya adalah 24, den andre MAPE, MAD, enn MSD seperti pada gambar diatas. Cara peramalan dengan metode Dobbel Flytte Gjennomsnitt dapat dilihat DISINI ganti saja lengre angka-angkanya dengan data sobat, hehe maaf har sagt det forrige gang, l agi laperr soalnya D. demikian postingannya, semoga bermanfaat. Terimakasih atas kunjungannya. Modul Minitab Untuk Peramalan Dengan Metode Arima Dan Double 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 minnepinne og aspekt-aspek utama av Minitab Menybar adalah tempat oga memilih perintah-perintah Verktøybar menampilkan tombol-tombol untuk fungsi-fungsi yang sering dipakai Perhatikan bahwa tombol-tombol tersebut berubah tergantung dari window Minitab mana yang dibuka Ada dua vinduet berbeda pada layar Minitab vinduet data tempat oga memasukkan, mengedit, dan melihat kolom data fra setiap kertas-kerja enn sesi vinduet meny utskrift tekst seperti misalnya tabell statistikk Pada beberapa baby berikut perintah-perintah khusus akan diberikan agar oga dapat memasukkan data kedalam lembar kerja Minitab dan men Gaktifkan prosedur peramalan untuk menghasilkan peramalan yang diperlukan Gambar 1 Liten Minitab Faktor utammen med mempengaruhi pemilihan teknikk peramalan adalah identifikasi enn vertikal polarhistoris data Pola historis data ini bisa dilihat av plot deret beserta fungsi auto corelasi sampel 1 Langkah-langkah mendapatkan plot deret den Minitab 14 adalah sebagai berikut 1 Oppdatere data produksjonspopulasjonskolleksjon C1 Untuk membentuk plot deret, klikk 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 klikk OK 2 Gambar 3 Kotak dialog Tidsserie Plot 3 Kotak dialog Tidsserie Plot-Simple ditampilkan pada gambar 4 Klikk på knappen for å variere produktene enn du vil ha, så vel som du vil. Klikk her OK Gambar 4 Kotak Dialog Time Series Plot-Simple 3 Forhåndsvisning Langkah-Langkah Untuk Mendapatkan Pola Auto-Korelasi Ad alah sebagai berikut 1 Untuk membentuk korrelogram, klikk meny-menyen berikut seperti pada gambar 5 Stat Time Series Autocorrelation Gambar 5 Meny Auto-korelasi pada Minitab 2 Kotak-dialog Autocorrelation Funksjon mucul pada gambar 6 a Klikk på knappen for å variere produktene enn å se på disebelah kanan Serie b Masukkan judul Tittel pada ruang yang dikehendaki enn klikk OK Hasil korrelogram ditampilkan pada gambar 7 4 Gambar 6 Kotak Dialog Autocorrelation Funksjon Gambar 7 Fungsi Auto-korrelasjon av variabel Produksi Pupuk Autocorrelation Funksjon for produksi med 5 signifikansgrenser for autokorrelasjonene 1 0 0 8 0 6 Autokorrelasjon 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 perlu dilakukan prosessforskjeller untuk mendapatkan deret yang stasioner Langkah-langkah prosessforskjeller sebagai berikut 1 Untuk membuat data selisih forskjeller, klikk på meny-menyen Berikut Stat Tid Serie Forskjeller Pilihan Forskjeller Berada Diatas Pilihan Autocorrelation Yang Ditampilkan Gambar 2 2 Kotak dialog Forskjeller detampilkan pada gambar 8 a Klikk på denne knappen for å variere produktene du vil ha, men du vil ha en rekke muligheter for å vise kanalen Serie b Tekan Tab untuk menypanel forskjeller enn dimasukkan kedalam C2 Data selisih forskjeller kini akan muncul dalam regneark di kolom C2 Gambar 8 Kotak dialog forskjeller 6 Dalam modul ii hanya Duunakan dua metode peramalan yaitu ARIMA dan Dobbel eksponensiell utjevning Dobbel eksponensiell utjevning Untuk melakukan pemulusan mengunakan metode Dobbel eksponentiell data, lakukan langkah-langkah berikut 1 Melalui-menyen, klikk meny-menyen berikut seperti pada gambar 9 Stat-tidsserie Dobbel eksponensiell utjevning Gambar 9 Meny dobbel Eksponentiell pada Minitab 2 Muncul kotak dialog Dobbel eksponensiell utjevning seperti pada gambar 10 a Klikk på variabel variabelproduksi enn akan muncul sebagai variabel b Du kan velge mellom å bruke sebagai utjevning, pilih Optimal ARIMA, kjemudsklikk, OK, OK, og klikk på knappen. 11 7 Gambar 10 Kotak Dialog Dobbel Eksponensiell Gambar 11 Eksponensiell Linjer Hold Data Produksi Pupuk Dobbel Eksponensiell Utjevning Plot for Produksi 9000000 8000000 7000000 6000000 Produksi 5000000 4000000 3000000 2000000 1000000 0 3 6 9 12 15 18 Indeks 21 24 27 30 Variabel A passer til utjevning Constants En lpha nivå 0 940976 Gamma trend 0 049417 A ccuracy Tiltak MA PE 1 93411E 01 MA D 4 57345E 05 MSD 3 26840E 11 8 ARIMA Metode ARIMA sangat baik digunakan untuk mengkombinasikan pola trend, faktor musim en faktor siklus dengan lebih komprehensif Disamping itu model ini mampu meramalkan data historis Dengan kondisi yang sulit dimengerti gelduhnya terhadap data secara technis Salah satu k unci merumuskan model ARIMA adalah nilai autokorelasi dan autokorelasi parsial, yang besarnya bervariasi antara -1 sampai 1 Avkjøling av data, data for å redusere dimensjonering av denne modellen ARIMA har ikke hatt noen grunner til å opprettholde en lang rekkevidde for å utvide identifikasjonsmodellen fra ARIMA tanpa musiman adalah en Buat plott data berdasarkan periode pengamatan serie Jika data berfluktuasi pada garis lurus dengan tingkat fluktuasi yang relativif sama maka data tersebut sudah stasioner Jika tidlige stasioner 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 modell awal yang ditetapkan pada bagian b Kemudian verifikasi kelayakan modell yang dihasilkan d Lakukan overfitting, yaitu duga model dengan nilai p, d, q, Dengan melihat MSE Peramalan dilakukan dengan menggun akan model 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 menyen berikut File Open Worksheet 2 Untuk menghitung auto-korelasi variabel produksi, klikk meny sebagai berikut seperti pada gambar 5 Stat-tidsserien Autokorrelasjon 3 Kotak-dialog Autokorrelasjon Funksjon gambar 6 muncul a Klikk dua kalibrere variabelproduksi enn akan muncul di sebelah kanan serie b Klikk OK så muncul gambar 7 4 Sebagai upaya melakukan seleksjon av data, klikk meny for å få en ny versjon 8 Stat-tidsserier Forskjeller 5 Kotak-dialog Forskjeller seperti pada gambar 9 muncul a Klikk på variabelen variabelproduksi enn akan muncul disebelah kanan serie b Tabell Lagre forskjeller i deretter angi C2 9 c Tab untuk Lag så skriv inn 1 Klikk på OK, så velg det samme som du har skrevet 2 kolonne 2 6 Etikettvariabel C2 d engan Diff1prod Untuk menghitung automatisk korrelasjon variabel ini, ulangi langkah 2 dengan menggunakan Diff1prod sebagai variabel disebelah kanan deret 7 Untuk menghitung automatisk korrelasjon av variabel Diff1prod klikk seperti pada gambar 12 Stat Time Series Pertial Autocorrelation Gambar 12 Meny auto-korrelasjon parsial pada Minitab 8 Kotak dialog Delvis autokorrelasjon Funksjon muncul seperti pada gambar 13 a Klikk på kali variabel Diff1prod enn akan muncul disebelah kanan Serie b Klikk OK dan muncul gambar 14 10 Gambar 13 Kotak Dialog Delvis autokorrelasjon 9 Modell ARIMA 5,1,5 dijalankan dengan klikkmeny berikut Stat Tidsserie Arima 10 Kotak dialog ARIMA muncul seperti gambar 14 a Klikk på en variabel produktsortiment, men du kan ikke endre rekkefølgen på bane. Ikke-tidsbegrenset kanon. Autoregressive maskerer 5 kanoner. Difference masukkan 1 enn 5 di kanan. Flytende gjennomsnittlig. Karena data er ikke tilgjengelig, klikk av kotak Inkluder konstant sikt i modell d Klikk prognose enn kotak dialog ARIMA - Prognose muncul Utvikle meridiant dua periode ke depan tempatkan 2 di kanan Leder Klikk OK og klikk Lagring enn kotak dialog ARIMA-Storage muncul Klikk kotak di kanan Residual dan klik OK pada kotak dialog ARIMA enn bagian bawah gambar muncul h Untuk menghitung auto-corelasi residual, ulangi langkah 2 dengan menggunakan Res1 sebagai variabel di kanan deret 11 Gambar 14 Kotak Dialog ARIMA 12.