Moving average pada minitab

Portal - Statistik Bertemu lagi dengan postar em kali ini, setelah sekian lama offline dari dunia blogger, tidak pernah lagi menguisi blog, nah pada kesempatan kali ini saya mau berbagi kembali kepada semua sahabat yang membutuhkan tutoriais atau pengetahuan previsão / peramalan, mungkin beberapa hari kedepan Saya akan banyak memposting tulisan tentang previsão. Semoga tulisan ini dapat sem mangas. Pada postingan pertama tentang análises runtun waktu kali ini, saya akan berbagi tentang análise runtun waktu yang paling sederhana yaitu metode Média móvel. Análise de resultados de pesquisa de dados de dados de massa de dados de dados de massa de dados e de dados de segurança de dados. Análise runtun waktu merupakan salah satu metodo peramalan yang menjelaskan bahwa deretan observasi pada suatu variabel dipandang sebagai realisasi dari variabel aleatória berdistribusi bersama. Gerakan musiman adala gerakan rangkaian waktu yang sepanjang tahun pada bulan-bulan yang sama yang selalu menunjukkan pola yang identik. Contohnya: harga saham, inflasi. Gerakan aleatória 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-sifat, yang, mendasari, proses, tidak, dipengaruhi oleh, waktu atau, proses, dalam, keseimbangan. Apabila asumsi stasioner imagens de belum dipenuhi maka deret belum dapat dimodelkan. Namun, deret yang nontasioner dapat ditransformações menjadi deret yang stasioner. Pola Dados Runtun Waktu Salah satu aspek yang paling penting dalam penyeleksian metodo peramalan yang sesuai untuk dados runtun waktu adalah untuk mempertimbangkan perbedaan tipe pola dados. Ada empat tipe umum. Horizontal, tendência, sazonal, dan cíclico. Os dados são obtidos por meio de uma seqüência de tingkatan e de um rata-rata. Sebagai contoh penjualan tiap bulan suatu produk tidak meningkat atau menurun secara konsisten pada suatu waktu dapat dipertimbangkan untuk pola horizontal. Os dados de Ketika observam naik atau menurun pada perluasan periode suatu waktu tendência do disebut pola. Pola cíclica ditandai dengan adanya fluktuasi bergelombang dados yang terjadi di sekitar garis tendência. Ketika observasi dipengaruhi olh faktor musiman disebut pola sazonal yang ditandai dengan adanya pola perubahan eang berulang secara otomatis dari tahun ke tahun. Untuk runtun tiap bulan, ukuran variabel komponen sazonal runtun tiap Januari, tiap Februari, dan seterusnya. Untuk runtun tiap triwulan ada elemen empat musim, satu untuk masing-masing triwulan. Única Média Móvel Rata-rata bergerak tunggal (Média Móvel) untuk periode t adalá nilai rata-rata untuk n jumlah data terbaru. Dengan munculnya dados baru, maka nilai rata-rata yang baru dapat dihitung dengan menghilangkan dados yang terlama dan menambahkan dados yang terbaru. Movendo a média em um digunakan untuk memprediksi nilai pada periode berikutnya. Model ini sangata cocok digunakan pada dados yang stasioner atau dados yang konstant terhadap variansi. Tetapi, tidak, dapat, bekerja, dengan, dados, yang, mengandung, unsur, tendência, atau, musiman. Rato-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan data terakhir (Ft), dan menggunakannya untuk memprediksi dados pada periode selanjutnya. Metode ini sering digunakan pada dados kuartalan atau bulanan untuk membantu mengamati komponen-komponen suatu runtun waktu. Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulusan (alisamento). Dibanding dengan rata-rata sederhana (dados saturados de massa lalu) rata-rata bergerak berde T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T periode tarakhir dari dados yang diketahui. Os dados de titik de dados de seqüência de dados de rata-rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan dari metode ini adalah. Metodo 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 tendência a ata musiman, walaupun metodo ini lebih baik dibanding rata-rata total. Diberikan N Número de telefone (nó) Data de ativação do sinal de notificação Data de fim de validade Data de fim de semana Data de fim de semana Data de fim de semana Sábado, Abril de 2017 dados de menghasilkan dados de banco de dados: Manjemen ingin meramalkan hasil penjualan menggunakan metodo peramalan yang cocok dengan data tersebut. Bandingkan metode MA tunggen orde 3, 5, 7 dengan aplikasi Minitab dan MA 3x5 dengan aplikasi Excel, manakah metode yang paling tepat untuk Dados de áudio e de vídeo, e dados de áudio de áudio e de vídeo, clique para mostrar o tamanho da fonte, clique para mostrar o tamanho da imagem, clique no ícone para editar o tamanho da letra, clique no ícone para editar o tamanho da letra e clique em OK. Digunakan, buat, nama, variabel Bulan dan Dados kemudian masukkan dados sesuai studi kasus Gráfico 8211 Série de tempo Plot 8211 Simples, masukkan variabel Dados ke kotak Series , Sehingga didapatkan saída seperti gambar. Selanjutnya untuk melakukan previsões dengan metode Moving Average orde simples 3, klik menu Stat 8211 Time Series 8211 Moving Average. . ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ESTÁ BEM. Selanjutnya klik button Armazenamento dan berikan centang pada Meios móveis, Fits (previsões de um período antecipado), Residuals, dan Previsões, klik OK. Kemudian klik Gráficos dan pilih Lote predicho versus real dan OK. Sehingga muncul output seperti gambar dibawah ini, Pada gambar diatas, terlihat 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 langsung angka-angkanya dengan dados sobat, hehhe. Maaf, yaa, saya, tidak, jelaskan, lagi, laperr soalnya: D demikian postingannya, semoga bermanfaat. Terimakasih atas kunjungannya. Qual as análises de séries temporais estão incluídas no Minitab 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 séries temporais Para plotar os dados em ordem de tempo para determinar se há uma tendência ou padrão sazonal, crie um gráfico de séries temporais. No Minitab, escolha Stat gt Time Series gt Time Series Plot. Análise de tendências Para enquadrar linhas de tendência usando um modelo de tendência linear, quadrática, de crescimento ou curva S, execute uma análise de tendências. No Minitab, escolha Stat gt Time Series gt Trend Analysis. Decomposição Para ajustar um modelo que pesa 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 gt Time Series gt Decomposition. 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 gt Série de Tempo gt Moving Average. Suavização exponencial simples Para suavizar sua série usando um método que dê pesos decrescentes a observações mais antigas quando sua série temporal não exibe uma tendência ou um padrão sazonal, use um único método exponencial de suavização. No Minitab, escolha Stat gt Time Series gt Single Exp Smoothing. Double suavização exponencial Para suavizar sua série usando um método que dá pesos decrescentes para observações mais antigas quando sua série de tempo exibe uma tendência, mas não um padrão sazonal, use um método de suavização exponencial dupla. No Minitab, escolha Stat gt Series de tempo gt Double Exp Smoothing. Método Winters Para suavizar sua série usando um método que dá pesos decrescentes para observações mais antigas quando sua série de tempo exibe um padrão sazonal, com ou sem tendência, use o método Winters de suavização. No Minitab, escolha Stat gt Time Series gt 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 gt Time Series gt Differences. Lag Crie uma nova coluna de dados para análises e gráficos personalizados e desloque uma série para baixo por um número específico de linhas na planilha. No Minitab, escolha Stat gt Time Series gt Lag. Autocorrelação Para medir o quão bem as observações em diferentes pontos do tempo correlacionam umas com as outras e procurar um padrão sazonal, execute 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 gt Series de tempo gt Autocorrelação. Autocorrelação parcial Para medir quão bem as observações passadas em uma série de tempo correlacionam-se com observações futuras, enquanto se 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 gt Series de tempo gt Autocorrelação Parital. Correlação cruzada Para determinar se uma série prediz outra por traçar as correlações entre as duas séries em diferentes momentos, realize uma análise de correlação cruzada. No Minitab, escolha Stat gt Series de tempo gt Correlação cruzada. ARIMA Para ajustar um modelo com componentes auto-regressivos, de diferença e de média móvel, execute um ARIMA. Para encaixar um modelo ARIMA, você deve entender a estrutura de autocorrelação e autocorrelação parcial de sua série. No Minitab, escolha Stat gt Time Series gt ARIMA. Copyright 2017 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 políticaModul Minitab Untuk Peramalan Dengan Metode Arima Dan Manual duplo exponencial minitab para análise analítica ARIMA MODUL MINITAB UNTUK PERAMALAN DENGAN METODO ARIMA DAN DOUBLE EXPONENCIAL Minitab adalah program statistik yang setiap versinya terus dikembangkan. Gambar 1 memperlihatkan kepada e um aspek-aspek utama dari Minitab. Barra de menu adalah tempat anda memilih perintah-perintah. Barra de ferramentas Menombolo tombol-tombol untuk fungsi-fungsi yang sering dipakai. Perhatikan bahwa tombol-tombol tersebut berubah tergantung dari janela Minitab mana yang dibuka. Ada dua window berbeda pada layar Minitab: janela data tempat anda memasukkan, mengedit, dan melihat kolom dados dados setiap kertas-kerja dan sesi janela yang menayangkan saída teks seperti misalnya tabel statistik. Pada beberapa berikut perintah-perintah khusus akan diberikan agar anda dapat memasukkan dados kedalam lembar kerja Minitab dan mengaktifkan prosedur peramalan untuk menghasilkan peramalan yang diperlukan. Gambar 1 Layar Minitab Faktor utama yang mempengaruhi pemilihan teknik peramalan adalah identificador dan pemahaman pola historis dados. Pola historis data ini bisa dilihat dari trama de desculpas de fungos auto-korelasi sampel. 1 Langkah-langkah mendapatkan plotter derit dengan Minitab 14 adalah sebagai berikut: 1. Memorando de dados de produtos de qualidade inferior C1. Untuk membentuk plot plotter, klik menu-menu mostrar detalhes do ficheiro 2 StatTime SeriesTime Series Plot Gambar 2 Menu Plot Deret pada Minitab 2. Diálogo de Kotak Diagrama de Série de Tempo Diagrama de Linha de Tempo para o Pada Gambar 3, lalu pilih jenis plot yang diinginkan. Lalu klik OK. 2 Gambar 3 Diálogo de Kotak Diagrama de séries de tempo 3. Diálogo de Kotak Série de tempo Plot-Simples ditampilkan pada gambar 4 Klik dua kali pada variavel produksi que dan ini akan muncul disebelah bawah Série. Lalu klik OK. Gambar 4 Séries de Tempo de Diálogo de Kotak Plot-Simples 3 Sequência de Scripts de Scripts de Scripts de Scripts de Scripts 5 de Scripts de Scripts de Scripts de Scripts de Scripts de Scripts de Scripts Diálogo Kotak Autocorrelação Função mucul pada gambar 6 a. Klik dua kali pada variavel produksi dan ini akan muncul disebelah kanan Series. B. Masukkan judul (Título) pada ruang yang dikehendaki dan klik OK. (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 0,133246 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 séries temporais tersebut perlu dilakukan proses diferenças untuk mendapatkan deret yang stasioner. Langkah-langkah proses diferenças sebagai berikut: 1. Untuk membuat dados selisih (diferenças), klik pada menu-menu berikut StatTime SeriesDifferences Diferenças Pilihan berada diatas pilihan Autocorrelação yang ditampilkan gambar 2. 2. Kotak diálogo Diferenças ditampilkan pada gambar 8. a. Klik dua kali pada variavel produksi pupuk dan hal ini akan muncul disebelah kanan Series. B. Tekan Tab untuk menyimpan selisih (diferenças) dan dimasukkan kedalam C2. Dados selisih (diferenças) kini akan muncul dalam folha de cálculo kolom C2. Gambar 8 Diferenças de diálogo de Kotak 6 Dalam modul ini hanya digunakan duo metodo peramalan yaitu ARIMA dan Double Exponential Smoothing. Double Exponential Smoothing O Double Exponential Pula, o menu de menu, o menu de menu e o menu de menu são exibidos no menu. 9: StatTime SeriesDouble Exponential Smoothing Gambar 9 Menu Duplo Exponencial pada Minitab 2. Muncul kotak dialogo Dupla Exponencial Suavização seperti pada gambar 10. a. Clique aqui para ver o gráfico abaixo. B. Pada bobot yang akan digunakan sebagai suavização, pilih Optimal ARIMA, kemudian klik OK. Hasilnya diperlihatkan pada gambar 11. 7 Gambar 10 Kotak Dialog Exponencial Duplo Gambar 11 Pemulusan Eksponensial Linier Hold Data Produções Pupuk Double Exponencial 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 Variável A ctual Fits Smoothing Constantes A lpha (nível) 0.940976 Gamma (tendência) 0.049417 A ccuracy Medidas MA PE 1.93411E01 MA D 4.57345E05 MSD 3.26840E11 8 ARIMA Metodo ARIMA sangata baik digunakan untuk mengkombinasikan pola tendência, faktor musim dan faktor siklus dengan lebih Komprehensif. Desabilitando o modelo do itu em um arquivo de dados de meramalkan e dados de dados de dados de dados de secar. Salah satu kunci 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 dan stasioner ragam. Langkah yang dilakukan untuk identificando o modelo awal dari ARIMA tanpa musiman adalah: a. Buat trama dados berdasarkan periode pengamatan (série). Os dados de Jika são dados por um dado de seda. Jika tidak stasioner lakukan diferensiasi. B. Jika série telah stasioner, grafik automático de dados parsial dari série de dados. Clique para ampliar o 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, q lebih besar dari yang ditentukan pada modelo awal. E. Tetapkan modelo yang paling baik dengan melihat MSE. Peramalan dilakukan dengan menggunakan modelo yang terbaik. Untuk dados série musiman, langkah-langkahnya mirip dengan tanpa muslim, dengan menambahkan modelo untuk musiman. 1. Arquivos de dados de Apabila, arquivo de texto de bukalah: Ficha de FileOpen 2. Cópia da fonte de dados da fonte de dados da fonte de dados da informação de banco de dados da fonte de dados do código de barras 5: StatTime SeriesAutocorrelation 3. Diálogo Kotak Função de Autocorrelação (gambar 6) muncul: a. Klik dua kali variavel produksi dan akan muncul de sebelah kanan série b. Klik OK dan muncul gambar 7. 4. Sebagai upaya melakukan selisih pada dados, klik menu berikut seperti pada gambar 8: StatTime SeriesDifferences 5. Kotak diálogo Diferenças seperti pada gambar 9 muncul a. Klik dua kali variavel produksi dan akan muncul disebelah kanan série b. Separar as diferenças em: dan enter C2 9 c. Guia para inserir 1. Klik OK dan selisih pertama akan muncul de kolom 2 mulai baris 2. 6. Etiqueta variabel C2 dengan Diff1prod. Untuk menghitung auto-korelasi variavel ini, ulangi langkah 2 dengan menggunakan Diff1prod sebagai variável do deserto kanan deret. 7. Untuk menghitung auto-korelasi parsial dari variabel Diff1prod klik seperti pada gambar 12: StatTime SeriesPercial Autocorrelação Gambar 12 Menu auto-korelasi parsial pada Minitab 8. Kotak diálogo Parcial Autocorrelação Função muncul seperti pada gambar 13. a. Klik dua kali variabel Diff1prod que akan muncul disebelah kanan Series. 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: StatTime SérieArima 10. Kotak diálogo ARIMA muncul seperti gambar 14 a. Clique na imagem para ampliá-la em uma série de kanan. B. Di bawah Nonseasonal di kanan Autoregressivo masukkan 5 di kanan Diferença masukkan 1 dan 5 di kanan Média Móvel. C. Karena data telah diselisihkan, klik off kotak Incluir termo constante no modelo. D. Previsão do tempo para kotak dialog ARIMA-Forecast muncul. Untuk meramalkan dua periode ke depan tempatkan 2 de kanan Líder: Klik OK. E. Klik Armazenamento dan kotak diálogo ARIMA-Armazenamento muncul. Clique aqui para assistir o vídeo Cancelar Salvar Cancelar OK pada kotak diálogo ARIMA dan bagian bawah gambar muncul. H. Untuk menghitung auto-korelasi residual, ulangi langkah 2 dengan menggunakan Res1 sebagai variabel di kanan deret. 11 Gambar 14 Kotak Dialog ARIMA 12