Moving Average Pada Minitab

Quais análises de séries temporais estão incluídas no Minitab. O Minitab oferece vários métodos simples de previsão e suavização, métodos de análise de correlação e técnicas de modelagem ARIMA para analisar seus dados de séries temporais. Diagrama de série temporal Para traçar os dados em ordem de tempo para determinar se há uma tendência ou Para classificar as linhas de tendência usando um modelo de tendência de curva linear, quadrática, de crescimento ou de S, execute uma análise de tendência No Minitab, selecione Stat Time Series Trend Análise Descomposição Para ajustar um modelo que pondera todas as observações igualmente para determinar o melhor ajuste de regressão, realize uma análise de decomposição Use quando sua série exibe um padrão sazonal, com ou sem tendência No Minitab, escolha Stat Time Series Decomposição Média móvel Para suavizar sua série Usando um método que faz a média de observações recentes e exclui observações mais antigas, use um método de média móvel Não use quando sua série Exibe uma tendência No Minitab, escolha Stat Time Series Moving Average Suavização exponencial única Para suavizar sua série usando um método que dê pesos decrescentes a observações mais antigas quando sua série de tempo não exibe uma tendência ou um padrão sazonal, use um único método exponencial de suavização Em Para alisar sua série usando um método que dê pesos decrescentes a observações mais antigas quando sua série de tempo exibe uma tendência mas não um padrão sazonal, use um método de suavização exponencial duplo No Minitab, escolha Stat Time Series Double Exp Smoothing Método Winters Para suavizar sua série usando um método que dá pesos decrescentes para observações mais antigas quando sua série temporal exibe um padrão sazonal, com ou sem tendência, use o método Winters de alisamento No Minitab, escolha Stat Time Series Winters Method Diferenças Crie uma nova coluna de dados para análises e gráficos personalizados e armazene as diferenças Entre as observações dentro de uma série No Minitab, escolha Stat Time Series Diferenças Lag Criar uma nova coluna de dados para análises personalizadas e gráficos e deslocar uma série para baixo por um número específico de linhas na planilha No Minitab, escolha Stat Time Series Lag Autocorrelação Para medir Como bem observações em diferentes pontos tempo correlacionar entre si e procurar um padrão sazonal, realizar uma análise de autocorrelação Use esta análise em conjunto com a função de autocorrelação parcial para identificar os componentes de um modelo ARIMA No Minitab, escolha Stat Autocorrelação temporal Autocorrelação parcial Para medir como as observações passadas de uma série de tempo correlacionam-se com observações futuras, ao mesmo tempo em que contabilizam as observações que estão entre o par de correlação, execute uma análise de autocorrelação parcial Use esta análise em conjunto com a função de Autocorrelação para identificar os componentes de um modelo ARIMA No Minitab , Escolha Stat Time Series Parital autocorrelati Na correlação cruzada Para determinar se uma série prediz outra por traçar as correlações entre as duas séries em diferentes pontos no tempo, execute uma análise de correlação cruzada No Minitab, escolha Stat Time Series Cross Correlação ARIMA Para ajustar um modelo com auto-regressão, diferença e movimento Para um modelo ARIMA, você deve entender a estrutura de autocorrelação e autocorrelação parcial de sua série. No Minitab, escolha Stat Time Series ARIMA. Copyright 2016 Minitab Inc. Todos os direitos reservados. Ao usar este site, você concorda com o uso De cookies para análise e conteúdo personalizado Leia a nossa política. Portal - Statistik Bertemu lagi dengan postingan kali ini, setelah sekian lama offline dari dunia blogger, tidak pernah lagi mengurusi blog, nah pada kesempatan kali ini saya mau berbagi kembali kepada semua sahabat yang membutuhkan tutorial Atau pengetahuan tentang previsão peramalan, mungkin beberapa hari kedepan saya akan banyak memposti Ng tulisan tentang previsão Semoga tulisan ini dapat berguna bagi kita semua. Pada postingan pertama tentang análises runtun waktu kali ini, saya akan berbagi tentando analisis runtun waktu yang paling sederhana yaitu metode Movendo Average. Analisis runtun waktu merupakan suatu metode kuantitatif untuk menentukan pola dados masa Lalu yang telah dikumpulkan secara teratur Análise runtun waktu merupakan salah metodo peramalan yang menjelaskan bahwa deretan observasi pada suatu variabel dipandang sebagai realisasi dari variabel aleatório berdistribusi 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 aleatório adalah gerakan naik turun waktu yang tidak dapat diduga sebelumnya dan terjadi secara acak contohnya gempa bumi, kematian dan sebagainya. Asumsi yang penting yang harus dipenuhi dalam memodelkan runtun waktu adalah asumsi kestasioneran artinya sifat-sif At yang mendasari proses tidak dipengaruhi oleh waktu atau proses dalam keseimbangan Apabila asumsi stasioner belum dipunuhi maka deret belum dapat dimodelkan Namun, deret yang nontaioner dapat direcionista menjadi deret yang stasioner. Pola Dados Runtun Waktu. Salah satu aspek yang paling penting dalam penyeleksian metode peramalan yang Dados de banco de dados, dados de banco de dados, dados de banco de dados, dados de banco de dados, dados de banco de dados, dados de banco de dados, papel de dados de banco de dados, papel de parede, papel de parede, papel de parede, papel de parede, papel de embrulho, Tidak meningkat atau menurun secara konsisten pada suatu waktu dapat dipertimbangkan untuk pola horizontal Dados da aparência para este ficheiro Carregar para a lista de favoritos Subcategorias Subcategorias Subcategorias Subcategorias ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,.Tempo de Movimento Médio. Rata-rata bergerak tunggal Movendo-se para a média de tempo para o dia do casamento e para o dia da terra. Media ini digunakan untuk memprediksi nilai pada periode berikutnya Modelo ini sangat cocok digunakan pada dados yang stasioner atau dados yang konstant terhadap variansi tetapi tidak dapat bekerja dengan dados yang mengandung unsur tendência atau musiman. Rata-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan data terakhir Ft, Dan menggunakannya untuk memprediksi dados pada periode selanjutnya Metode ini sering dig Unakan pada dados 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 dados massa lalu rata-rata bergerak berorde T mempunyai karakteristik sebagai Berikut. Hanya menyangkut T periode tarakhir dari dados yang diketahui. Jumlah titik dados dalam setiap rata-rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan dari metodo ini adalah. Metodo ini memefullangan yyang lebih banyak karena semua Rata-rata. Metodo ini tidak dapat menanggulangi dengan baik adanya tendência atau musiman, walaupun metode ini lebih baik dibanding rata-rata total. Diberikan N titik dados dan diputuskan untuk menggunakan T pengamatan pada setiap rata-rata yang disebut dengan rata-rata bergerak orde T atau MA T, sealingga keadaannya adalá sebagai berikut. Studi Kasus Suatu perusahaan pakaian sepakbola per Iode januari 2013 sampai dengan abril de 2014 dados de menghasilkan dados de sebagai berikut. Manajemen ingin meramalkan hasil penjualan menggunakan metodo peramalan yang cocok dengan dados tersebut Bandingkan metode MA tunggal orde 3, 5, 7 dengan aplikasi Minitab dan MAx 3x5 dengan aplikasi Excel, manakah metode Yang paling tepat untuk dados por atributos de berikan alasannya. Baiklah sekarang kita mulai, kita mulai dari Único Moving Average Adapta-se para o idioma de programação. ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Série, sehingga didapatkan saída seperti gambar. Selanju ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Número de previsões 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 9 10 9 10 11 12 13 14 19 20 21 20 25 30 40 40 40 40 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 100 Real dan OK. Sehingga muncul saída seperti gambar dibawah ini. Pada gambar diatas, terlhat dengan jelas hasil dari previsão de dados tersebut, pada periode ke-17 nilai ramalannya adalah 24, denngan MAPE, MAD, dan MSD seperti pada gambar diatas. Cara peramalan dengan Metode Média de Movimento Duplo dapat dilihat DISINI ganti saja angska angka-angkanya dados dengan sobrenat, hehhe maaf yaa saya tidak jelaskan, l ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Versinya terus dikembangkan Gambar 1 memperlihatkan kepada anda aspek-aspek utama dari Minitab Menu bar adalah tempat anda memilih perintah-perintah Barra de ferramentas menampilkan tombol-tombol untuk fungsi-fungsi yang sering dipakai Perhatikan bahwa tombol-tombol tersebut berubah tergantung dari janela Minitab mana yang dibuka Ada Janela de janela janela de janela janela de dados janela de dados tempat anda memasukkan, mengedit, e melihat kolom dados dari setiap kertas-kerja dan sesi janela yang menayangkan saída teks seperti misalnya tabel statistik Pada beberapa berikut perintah-perintah khusus akan diberikan ágar e dapat memasukkan dados kedalam Lembar kerja Minitab dan men Gaktifkan prosedur peramalan untuk menghasilkan peramalan yang diperlukan Gambar 1 Layar Minitab Faktor utama yang mempengaruhi pemilihan teknik peramalan adalah identifikasi dan pemahaman pola dados de historis Dados de historiadores de Pola ini bisa dilihat dari trama de uma parcela de funging auto-korelasi de sampel 1 Langkah-langkah mendapatkan plot deret dengan Minitab 14 Adalah Sebagai Berikut 1 Memorando de dados de dados de banco de dados de cliques C1 Untuk membentuk parcela de fundo, menu de menu de seleção de itens de banco de dados 2 Stat Time Série Série de tempo Plot Gambar 2 Menu Plot Deret pada Minitab 2 Diagrama de tempo Série de tempo Plot ditampilkan pada gambar 3 , Lalu pilih jenis trama yang diinginkan Lalu klik OK 2 Gambar 3 Kotak Diálogo Time Series Plot 3 Kotak Diálogo Séries de Tempo Plote-Simples ditampilkan pada gambar 4 klik dua kali pada variavel produksi dan hal ini akan muncul disebelah bawah Série Lalu klik OK Gambar 4 Kotak Diálogo Tempo Série Plot-Simples 3 Sedangkan langkah-langkah untuk mendapatkan pola auto-korelasi anúncio Alah sebagai berikut 1 Untuk membentuk korrelogram, menu klik menu-menu seta panda gambar 5 Stat Série de Tempo Autocorrelação Gambar 5 Menu Auto-korelasi pada Minitab 2 Função de Autocorrelação Função mucul pada gambar 6 a Klik dua kali pada variável produksi dan hal ini akan muncul Disebelah kanan Série b Masukkan judul Título Pada ruang yang dikehendaki dan klik OK Hasil korrelograma ditampilkan pada gambar 7 4 Gambar 6 Kotak Diálogo Autocorrelação Função Gambar 7 Fungsi Auto-korelasi dari variabel Produksi Pupuk Função de autocorrelação para produksi com 5 limites de significância para as autocorrelações 1 0 0 8 0 6 Autocorrelação 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 não-stasioner maka dados tempo série terse Mas peru dilakukan props diferenças untuk mendapatkan deret yang stasioner Langkah-langkah proses diferenças sebagai berikut 1 Diferenças entre as diferenças de dados e as diferenças de tempo Diferenças Diferenças Pilihan Diferenças Diferenças Diferenças Diferenças Diferenças Diferenças ditampilkan pada Gambar 8 a Klik dua kali pada variavel produksi pupuk dan hal ini akan muncul disebelah kanan Série b Tekan Tab untuk menyimpan selisih diferenças dan dimasukkan kedalam C2 Dados selisih diferenças kini akan muncul dalam folha de cálculo k2 Cambo 8 Kotak Dialog Diferenças 6 Dalam modul ini hanya Digunakan dua metode peramalan yaitu ARIMA dan Suavização exponencial dupla Suavização exponencial dupla Untuk melakukan pemulusan mengunakan metode Exponencial duplo pada data, langkah-langkah berikut 1 Menu Melalui, menu klik menu-menu seletor pado gambar 9 Stat Time Series Duplo Exponencial Suavização Gambar 9 Menu Duplo Exponencial pada Minitab 2 Diagrama de binário duplo Exponencial Suavização seperti pada gambar 10 a klik dua kali variabel produksi dan akan muncul sebagai variabel b Pada bobot yang akan digunakan sebagai alisamento Optimal ARIMA, kemudian klik OK Hasilnya diperlihatkan pada gambar 11 7 Gambar 10 Kotak Dialog Duplo Exponencial Gambar 11 Pemulusan Eksponensial Linier Hold Dados Produzidos Pupuk Double Exponential Suavização Lote para produksi 9000000 8000000 7000000 6000000 5000000 4000000 3000000 2000000 1000000 0 3 6 9 12 15 18 Índice 21 24 27 30 Variable A ctual Fits Smoothing Constantes A lpha nível 0 940976 Gama de tendência 0 049417 A citude Medidas MA PE 1 93411E 01 MA D 4 57345E 05 MSD 3 26840E 11 8 ARIMA Metodo ARIMA codificação de código binário diga um código de barras pola tendência, faktor musim dan faktor siklus dengan lebih komprehensif Desligar itu modelo ini mampu meramalkan data historis Dengan, kondisi, yang, sulit, dimengerti, pengaruhnya, terhadap, dados, secara, teknis, Salah, satu, k Unci merumuskan modelo ARIMA adalah nilai autokorelasi dan autokorelasi parsial, yang besarnya bervariasi antara -1 sampai 1 Desabilitando itu, dados yang dapat dimodelkan dengan modelo ARIMA haruslah stasioner nilai temh que stasioner ragam Langkah yang dilakukan untuk identificador modelo awal dari ARIMA tanata musiman adalah a Buat Dados do enredo berksangan periode pengamatan série dados Jika dados pata garis lurus dengan tingkat fluktuasi yang relativo sama maka dados tersebut sudah stasioner Jika tidak stasioner lakukan diferensiasi b Jika série telah stasioner, buk grafik autokorelasi parsial dari dados série Lihat pola untuk menentukan modelo ARIMA awal c Lakukan Permodelan ARIMA p, d, q sesuai dengan modelo awal yang ditetapkan pada bagian b Kemudian verifikasi kelayakan modelo yang dihasilkan d Lakukan overfitting, yaitu duga modelo dengan nilai p, d, Dengan melihat MSE Peramalan dilakukan dengan menggun Akan model yang Unidades de dados de banco de dados de banco de dados de banco de dados de banco de dados de banco de dados de banco de dados de banco de dados de banco de dados de banco de dados de arquivo de arquivo aberto 2 Untuk menghitung Auto-korelasi variabel produksi, klik menu, sebagai,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Sebagai upaya melakukan Selisih pada data, klik menu, seperti, pada, gambar 8 Stat Time Series Diferenças 5 Kotak dialog Diferenças seperti pada gambar 9 muncul a Klik dua kali variabel produt kanan muncul disebelah kanan série b Tab untuk Diferenças de loja em dan entrar C2 9 c Tab untuk Lag Dan entra 1 Klik OK dan selisih pertama akan muncul de kolom 2 mulai baris 2 6 Etiqueta variabel C2 d Engan Diff1prod Unguia de menghitung auto-korelasi variavel ini, ulangi langkah 2 dengan menggunakan Diff1prod sebagai variavel design kanan deret 7 Untuk menghitung auto-korelasi parsial dari variabel Diff1prod klik seperti pada gambar 12 Stat Série de Tempo Pertial Autocorrelação Gambar 12 Menu auto-korelasi parsial pada Minitab 8 Diálogo de Kotak Função de Autocorrelação Parcial muncul seperti pada gambar 13 a Klik dua kali variabel Diff1prod dan akan muncul disebelah kanan Série b Klik OK dan muncul gambar 14 10 Gambar 13 Kotak Dialog Autocorrelação parcial 9 Modelo ARIMA 5,1,5 dijalankan dengan klik menu berikut Stat Série de Tempo Arima 10 Diálogo de Kotak ARIMA muncul seperti gambar 14 a Klik dua kali variabel produksi dan akan muncul disebelah kanan série b Di bawah Nonseasonal di kanan Autoregressive masukkan 5 di kanan Diferença masukkan 1 dan 5 di kanan Média Móvel c Dados Karena diselisihkan, Klik off kotak Incluir termo constante no modelo d Previsões Klik previsões dan kotak dialog ARIMA - Previsão de muncul Uncategorized por um período de 2 dias por KANAN Lead Klik OK e Klik Armazenamento em caixa de diálogo ARIMA-Armazenamento muncul Klik kotak di kanan Armazenamento de klik OK pada kotak diálogo ARIMA dan bagan bawah gambar muncul h Untuk menghitung auto-korelasi residual, Ulangi langkah 2 dengan menggunakan Res1 sebagai variável di kanan deret 11 Gambar 14 Kotak Dialog ARIMA 12.