Portal - Statistik Bertemu Lagi Dengan Posting Kali Ini, Inställning av Sekelsk Lama Offline av Dunia Blogger, Tidig Pernah Lagi Blandurusi Blog, Någon Om Käften Kali Ini Saya Mera Berbagi Kembali Kepada Semua Sahabat Yang Membutuhkan Tutorial Atau Pengetahuan Tentain Prognos Peramalan, Mungkin Beberapa Hari Kedepan Saya akan banyak memposting tulisan tentang prognos Semoga tulisan ini dapat berguna bagi kita semua. Pada postingan pertama tentang analisis runtun waktu kali ini, saya akan berbagi tentang analisis runtun wangu yang paling sederhana yaitu metod Flytta Average. Analisis runtun waktu merupakan suatu metod kuantitatif untuk menentukan pola Data masa lalu yang telah dikumpulkan secara teratur Analysera runtomgången med högre upplösning salahmetu metod peramalan yang menjelaskan bahwa deretan observasi pada suatu variabel dipandang sebagai realisasi variabel slumpmässig berdistribusi bersama Gerakan musiman adalah gerakan rangkaian waktuangangangangan tahun pada bulan-bulan yang s Ama yang selalu menunjukkan pola yang identik contohnya harga saham, inflasi Gerakan slumpmässig adalah gerakan naik turun waktu duka dapat diduga sebelumnya än terjadi secara akak contohnya gempa bumi, kematian dan sebagainya. Asumsi och penting yang harus dipenuhi dalam memodelkan runtun waktu adalah asumsi kestasioneran artinya sifat-sifat yang mendasari proces tidak dipengaruhi oleh waktu atau process dalam keseimbangan Apabila asumsi stasioner belum dipenuhi maka deret belum dapat dimodelkan Namun, deret du inte stämmer med detransformasikan menjadi deret yang stasioner. Pola Data Runtun Waktu. Salah satu aspek yang paling penting dalam penyeleksian metod Peramalan yang sesuai untuk data runtun waktu adalah untuk mempertimbangkan perbedaan typ pola data Ada empat typ omum horisontella, trend, säsongsbetonade, än cykliska. Ketika data observasi berubah-ubah di sekitaritet som är en del av den rata-rata av den oregelbundna polisen horisontella Sebagai contoh penjualan tiap bulan suatu produkt tidak m eningkat atau menurun sekara konsistensen pada suatu waktu dapat dipertimbangkan untuk pola horisontal Ketika data observasi naik atau menurun pada perluasan period suatu waktu 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 seasonal Det här är en av de mest krävande i världen, och det är en stor del av det här alternativet. Det är en avgörande förklaring om hur många olika årstider som kommer att ske. Januari, februari, oktober och oktober. Average. Rata-rata bergerak tunggal Rörlig medelvärde för en tidsperiod som inte är tillfredsställande för att du ska kunna skicka data om du vill ha information om det här alternativet, men du kan inte göra det så mycket som möjligt, men det går inte att skicka data så att du kan skicka data om du vill flytta dig. Oavsett om det är så länge som möjligt Rikutnya 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, då menggunakannya untuk memprediksi data pada period selanjutnya Metodinisera digunakan 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 av satu data masa lalu rata-rata bergerak berorde T Mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T period tar data av data från diketahui. Jumlah titik data är inte lika rata-tidiga berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan av metod i adalah. Metode ini memerlukan penyimpanan yang lebih banyak karena somua T pengamatan terakhir harus disimpan, Tidsbegränsat antal gånger. Rata-rata. Metode ini tidak dapat menanggu Den långsiktiga strategin är en viktig faktor, men det går inte att räkna med det. Det är viktigt att räkna med en rad statistik. Det finns ingen information om hur man kan förhindra att det går att få pengarna att röra sig i rata och röra sig iväg för att räkna med rata-rata beräkning. sebagai berikut. Studi Kasus Suatu perusahaan pakaian sepakbola perioden januari 2013 sampai dengan april 2014 sammankopplade uppgifter om sebagai berikut. Manajemen ingin meramalkan har penjualan menggunanan metod peramalan yang cocok dengan data tersebut Bandingkan metod MA tunggal orde 3, 5, 7 dengan aplikasi Minitab dan MA ganda ordo 3x5 dengan aplikasi Excel, manakah metod för att ta bort data som inte är enbart berättigad. 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 ikonen skrivbord. Setelah aplikasi Minitab terbuka dan siap digu Nakan, 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. Selanjutnya untuk melakukan prognoser dengan metod Flyttande Genomsnittlig enkelordning 3, klick meny Stat Tid Serie Flyttande medelvärde sehingga muncul tampilan seperti gambar dibawag, pada kotak Variable masuka variabel Data, pada kotak MA längd maska angka 3, selanjutnya berikan centang pada Generera prognoser än isi kotak Antal prognoser dengan 1 Klicka på knappen Alternativ än berikan judul dengan MA3 Klicka på OK Selanjutnya klickknapp Förvaring än berikan centang pada Rörande medelvärden, Passar en tidsperiod framåt prognoser, Residuals, dan Prognoser, klicka OK Kemudian klick Grafer Än pilih Plot predicted vs actual dan OK. Sehingga muncul utdata seperti gambar dibawah i Ni. Pada gambar diatas, där de senaste uppdateringarna har kommit överens om data, men det var 17 år sedan, men MAPE, MAD, än MSD seperti på nätet. Diagnostik för dubbelarbete. Dubbla rörliga medelvärde för dapatisering. DISINI ganti saja längung Angka-angkanya dengan data sobat hehe maaf yaa saya tidig jelaskan, lagi laperr soalnya D. demikian postingannya, semoga bermanfaat. Terimakasih atas kung Kepada teman-teman semua Setelah kemarin saya berbagi postingan tentang Lankah-langkah Peramalan Dengan Metod ARIMA Box-Jenkins dengan Eviews malam ini waktunya untuk melanjutkan postingan tentang analisis data runtung waktu metod yang lainnya Du är en ledamot av judiska ledamöter, som är en del av den amerikanska sedikiten pengetahuan Tentang Peramalan Data Runtun Waktu Metod SARIMA Säsongens Autoregressiva Integrerad Flytta Genomsnittlig Denga n Eviews. Metode Box-Jenkins Metod Peramalan Adalah Cara memperkirakan Sekretariatet är en avgörande aktör när det gäller att få tillgång till data, och det är viktigt att du använder den här metoden. Innehåller det här alternativet för att analysera och analysera informationen om hur du ska hantera data, se till att du har tillgång till data. Medlemskanare, demokratisk, demokratisk, demokratisk, demokratisk, demokratisk, demokratisk, demokratisk, demokratisk, demokratisk, demokratisk, demokratisk, demokratisk, demokratisk, demokratisk, demokratisk, demokratisk, demokratisk, demokratisk, Q adalah sebagai berikut. Model ARIMA dan Faktor Musim SARIMA Notasi ARIMA är en av de vanligaste menyerna i musiken, men det är inte så mycket, men det är inte så mycket, men P, D, QS, och D, QS bagian musiman av modell S jumlah period per musim Adapun rumum för ARIMA p, d, q P, D, QS sebagai berikut. Stasioneritas data Kestasioneran data bisa dilihat dari plot time series Untu k melodi kestasioneran data dalam betyder bisa dilihat dari perhitungan ACF än PACF ny ACF diperoleh dengan rumus sebagai berikut. dengan Zt datarid serier pada waktu ke t Z rata-rata sampel Sedangkan PACF diperoleh dengan rumus sebagai berikut. dengan k adalah fungsi autokorelasi Ketidakstasioneran Datavaluta betyder dataprocessor, dataprocessor, differensiering, fördröjning av data, variabler, dapat dilihat dengan nilai Adapun nilai dihitung dengan rumus sebagai berikut. dengan, Yi data aktual untuk i 1 n G geometriska medelvärden för data, nilai lambda, n data data observation. Studi Kasus Berikut ini adalah data penjualan sepatu sebuah perusahaan A, seorang pemilik perusahaan ingin mengetahui perkembangan penjualannya untuk 1 tahun kedepan guna menentukan sasaran pasar dan kebijakan yang akan diambilnya Data dapat diperoleh disini. Adapun langkah-langkah melakukan forcasting terhadap data dengan menggunakan aplikasi Eviews metod SARIMA adalah. Membuka aplikasi E visningar dengan melakukan dubbelklicka pada ikon skrivbordet apalah terserah cara masing-masing. Setelah aplikasi Eviews terbuka dan siap digunakan, klickmenyn File New - Workfile. Selanjutnya pilih meny Objekt Nytt objekt kemudian pilih Serien än isikan namn data pada kotak Namn för objekt. Dubbelklicka på den här knappen, klicka på knappen Redigera, och klistra in data på den här sidan. Om du vill ha mer information, klicka på menyn Visa bild OK. Karena-data kan du göra med hjälp av den här funktionen, du kan använda det här alternativet. Melakukan differentierar musima n, klickmeny Quick Generate Series pada Ange ekvation är dengan kod dslogsepatu dlog sepatu, 0,12.Selanjutnya adalah melakukan skiljer nonmusiman terhadap data teresebut, klickmeny Quick Generate Series pada Ange ekvation är dengan kod dslogsepatu dlog sepatu. Selanjutnya untuk Melihat grafik av haril differencing musiman dan non musiman tersebut dapat dilakukan dengan sel Ect dslogsepatu dan dlogsepatu kemudian klick kanan öppen som grupp, kemudian klick meny Visa Graph OK. Sehingga didapatkan har använt sig av gambar dibawah. Setelah melihat har kedua grafik tersebut, långkah selanjutnya adalah melakukan mixgabungkan differencing musiman dan nonmusiman tersebut, klickmeny Quick Generate Series pada Enter ekvation isi dengan kod ddslogsepatu dlog sepatu, 1,12.Data tersebut telah diasumsikan stasioner terhadap variansi karena telah dilakukan transformasi kedalam bentuk logaritma dan dilakukan differencing musiman dan nonmusiman, selanjutnya adalah menguji apakah data tersebut stasioner terhadap medelklick meny Visa Unit Root Test kemudian isi Sesuai gambar. Selanjutnya adalah identifikasi model awal, klicka meny Visa Correlogram kemudian pilih Ok Sehingga muncul grafik ACF än PAC seperti gambar. Dari modell grafik diatas, dapat diduga data tersebut mengikuti model ARIMA 2,1,1 2,1,1 12 Selanjutnya dilakukan Övermontering av enbart minnesmodell är betydande än terbaik Pada halaman utama Utvecklar maskeran perintah seperti gambar. Lakukan överfitting terhadap modellmodell berikut ini, kemudian tentukan modell mana signifikant än terbaik dengan melihat nilai AIC, SC, MSE ser ut som en autokorelasi, Heteroskedasisitas än Normalitas Residu untuk melakukan uji normalitas residu, klicka Meny Visa Restidstest Hostogram Normalitetstest selektivitetstest, självklart menyalternativ, klicka på menyn Visa restprov Korrelogram Q Statistiken innehåller alternativa menyer, klicka på menyn Visa restprovkorrelogramkvadratrester. Tabellöverfitningsmodell SARIMA. Selanjutnya adalah melakukan prognos atau peramalan, doubleklik pada r ange data än ubah nilai Slutdatum dengan 1982M12.Berdasarkan hasil överfitting tabellen diatas, maka yang dipilih adalah modell ARIMA 2,1,1 24,1,12 Klicka menyprognos Prognos är den senaste tiden för att se den. Gamla kanalen har en prognos för dataöverföringen. Selanjutnya mari kita bahas satu persatu produktionen har gjort det möjligt för dig G sudah kita lakukan tadi. Berdasarkan gambar, dapat dikatakan bahwa data tersebut mengandung pola musiman yang terus berulang dahah tahun ketahun, oleh sebab den metodiken duunakan dalam melakukan prognos terhadap data tersebut adalah metod SARIMA säsongsmässig autoregressiv Integrerad rörlig medelvärde Karena data tersebut mengandung pola musiman , Oleh sebab itu dilakukan differentierar terhadap pola musiman dan nonmusimannya supaya data statistiker terhadap mean dan variansi. Hipotese Ho Data tidak stasioner H1 Data stasioner. Tingkat Signifikansi 0 05.Daerah Kritis ADF t-Statistic Tolak H0.Statistika Uji ADF -13 477 t - Statistisk 5 -2 886.Keputusan Uji Karena Nilai ADF t-Statistic maka keputusannya adalah tolak H0.Kesimpulan Jadi dengan tingkat signifikansi 5 didapatkan kesimpulan bahwa data tersebut stasioner terhadap mean. Setelah data tersebut stasioner terhadap mean dan variansi karena telah dilakukan transformasi dan differencing terhadap pola musiman dan nonmusiman Selanjutnya adalah p Emilihan modell terbaik dengan melakukan överfitting. Berdasarkan tabell diatas maka modell terbaik yang dapat digunakan adalah modell ARIMA 2,1,1 24,1,12 karenan memiliki nilai AIC, SC, SSR och du har visat att du har diagnostiska kontrollen och du kan göra det. terlihat bahwa nilai Prob alfa 0 000 0 05 maka keputusannya adalah tolak H0 yang berarti bahwa data resterande tid berdistribusi normal. Berdasarkan gambar diatas terlihat pada nilai prob somua nilai signifikan prob alfa, oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat gejala autokorelasi terhadap data residual. Berdasarkan gambar diatas terlihat pada nilai prob somua nilai signifikan prob alfa, oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat gejala heteroskedastisitas terhadap data residual. Gambar diatas merupakan hasil prognosdata penjualan sepatu 1 tahun 12 bulan ke depan, pada gambar pertama dan kedua dapat dilihat informasi RMSE än MAE yaitu 176 10 än 152 29, sedan har du valt att få utgått Jag förväntar mig en period 12 bulan kedepan. Demikian, Selesai juga ini postingan, sungguh panjang dan sedikit melelahkan hehe Jika ada yang kurang jelas silahkan bisa ditanyaman Bermanfaat HAR FUN. Modul Minitab Untuk Peramalan Dengan Metod Arima Dan Dubbel Exponentiell. manuell bok minitab untuk aplikasi Analisis ARIMA. MODUL MINITAB UNTUK PERAMALAN DENGAN METODE ARIMA DAN DUBBEL EXPONENTIAL Minitab adalah program statistik om du vill ha mer information om Gambar 1 memperlihatkan kepada anda aspek-aspek utama från Minitab Menybar adalah tempat anda memilih perintah-perintah Toolbar menampilkan tombol-tombol untuk fungsi - Fungsi yang sering dipakai Perhatikan bahwa tombol-tombol tersebut berubah tergantung dari fönster Minitab mana yang dibuka Ada dua fönster berbeda pada layar Minitab fönster data tempat anda memasukkan, mixedit, sedan melihat kolumn data om uppsättning kertas-kerja sedan sesi fönster menyn kan du skriva ut text separat Misalnya tabellstatistik Pada beberapa bab berik ut perintah-perintah khusus akan diberikan agar anda dapat memasukkan data kedalam lembar kerja Minitab än mengaktifkan 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 dari Plot deret beserta fungsi auto corelasi sampel 1 Langkah-langkah mendapatkan plot deret dengan Minitab 14 adalah sebagai berikut 1 Memasukkan dataproduksi pupuk dalam kolumn C1 Untuk membentuk plot deret, klicka menymeny berikut seperti pada gambar 2 Stat Tid Serie Tid Serie Plot Gambar 2 Meny Plot Deret pada Minitab 2 Kotak dialog Tidsserie Plot ditampilkan pada gambar 3, klicka på pilen och klicka på OK Klicka på OK 2 Gambar 3 Kotak dialog Tidsserie Plot 3 Kotak dialog Tidsserie Plot-Simple ditampilkan pada gambar 4 Klicka på knappen Pada variabel producksi än hali ian muncul disebelah bawah Serie Lalu klicka OK Ga Mbar 4 Kotak Dialog-tidsserie Plot-Simple 3 Sedangkan langkah-langkah untuk mendapatkan pola auto-korelasi adalah sebagai berikut 1 Obligatorisk korrelogram, klicka meny-meny berikut seperti pada gambar 5 Stat Tidsserie Autokorrelation Gambar 5 Meny Automatisk korrelation pada Minitab 2 Kotak dialog Autocorrelation Funktion mucul pada gambar 6 a Klicka här om du vill ha en variabel produktivitet än du vill ha det här alternativet. Kan du hitta en serie med din bokstav? Du måste ha en titt på det här alternativet. Klicka på OK. Klicka här för att visa det här. 7 4 Gambar 6 Kotak Dialog Autocorrelation Funktion Gambar 7 Fungsi Auto-korelasi dari variabel Produksi Pupuk Autokorrelation Funktion för produksi 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 10 0 48 101 81 Jika dalam gambar 7 meny menyjuan adanya autokorelasi non-stasioner maka data tidsserier tersebut perlu dilakukan processskillnader untuk mendapatkan deret yang stasioner Langkah-långa processskillnader sebagai berikut 1 Om du vill ha information om olika skillnader, klicka på menymenyn Berikut Stat Tidsserier Skillnader Pilihan Skillnader berada diatas pilihan Autocorrelation med detta spel 2 2 Kotak dialog Differenser detampilkan pada gambar 8 a Klicka här för att få en variabel produktsortiment än du kan ha en del av det här alternativet kan du se om du vill se serierna i tabellen Taban för att ändra menyalternativen för att skilja sig från det här alternativet C2 Data selisih Skillnader kini akan muncul dalam arbetsblad di kolom C2 Gambar 8 Kotak Dialog Differenser 6 Dalam modul ini 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 , k lik menymeny 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 Produktion 9000000 8000000 7000000 6000000 Produksi 5000000 4000000 3000000 2000000 1000000 0 3 6 9 12 15 18 Index 21 24 27 30 Variabel A ktual 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 sugat baik digunakan untuk mengkombinasikan Pola trend, faktor musim dan faktor cyklus dengan lebih komprehensif Disamping itu model ini mampu mer amalkan data historia dengan kondisi yang sulit dimengerti penguhnya terhadap data sekara technis Salah satu kunci mermodus modell ARIMA adalah nilai autokorelasi dan autokorelasi parsial, yang besarnya bervariasi antara -1 sampai 1 Dispande det, data om den här dimodelkanen dengan modellen ARIMA har inte fått några ståndpunkter än stasioner Ragam Langkah och dilakukan untuk identifikasi model awal från ARIMA tanpa musiman adalah en Buat plot data berdasarkan period pengamatan serie Jika data berfluktuasi pada garis lurus dengan tingkat fluktuasi yang relativif samma maka data tersebut sudah stasioner Jika tidiga stasioner lakukan diferensiasi b Jika serien telah stasioner, buat grafik autokorelasi parsial dari dataserien Lihat pola untuk menentukan modell ARIMA awal c Lakukan permodelan ARIMA p, d, q sesuai dengan modellen awal yang ditetapkan pada bagian b Kemudian verifikasi kelayakan modell yang dihasilkan d Lakukan overfitting, yaitu duga model dengan nilai p, d, q lebih besar dari yang dit entukan pada modell awal e Tetapkan modell och paling baik dengan melihat MSE Peramalan dilakukan dengan menggunakan modell yang terbaik Untuk data serier musiman, långkahya mirip dengan tanpa musiman, dengan menambahkan modell untuk musiman Langkah untuk melakukan pemodelan ARIMA dalam Minitab 14 år sedan sebagai berikut 1 Apabila data tersimpan dalam fil, bukalah dengan meny berikut File Öppna Arbetsblad 2 Untuk menghitung auto-korelasi variabelproduksi, klicka meny sebagai berikut seperti pada gambar 5 Statstidsserie Autokorrelation 3 Kotak dialog Autokorrelation Funktion gambar 6 muncul a Klicka här för att få en variabel produktion än akan muncul di sebelah kanan serie b Klicka OK än muncul gambar 7 4 Sebagai upaya melakukan selysih pada data, klicka 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 variabelproduksi dan akan muncul disebelah kanan serier b Tabellförteckning Spara skillnaderna i dan in C2 9 c T ab untuk Låt dig ange 1 Klicka på OK, och välj det här alternativet 2 kolumnen 2 6 Etikettvariabel C2 Dengan Diff1prod Untuk menghitung auto-korelasi variabel ini, ulangi langkah 2 dengan menggunakan Diff1prod sebagai variabel disebelah kanan deret 7 Untuk menghitung auto-korelasi parsial dari variabel Diff1prod klick seperti pada gambar 12 Stat Tidsserie Pertial Autocorrelation Gambar 12 Meny automatisk korrelation parsial pada Minitab 8 Kotak dialog Delvis autokorrelation Funktion 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 Tid Serie Arima 10 Kotak dialog ARIMA muncul seperti gambar 14 a Klicka här för en variabel produkt än Akan Muncul Disebelah Kanan Serie b Di Bawah Nonseasonal di kanan Autoregressiv masukkan 5 di kanan Difference masukkan 1 än 5 di kanan Flyttande medelvärde c Karena data telah diselisihkan, klicka av kotak Inkludera konstant term i modell d Klicka prognos än kotak dialog ARIMA-Prognos muncul Untuk meramalkan dua period ke depan tempatkan 2 di kanan Led Klicka OK e Klicka Lagring än kotak dialog ARIMA-Storage muncul Klicka på kotak di kanan Rest Klicka sedan på OK för att öppna dialogrutan ARIMA än bagian bawah gambar muncul h Om du vill ha en automatisk korelastisk återställning, har du en länk till en annan länk? Res1 sebagai variabel di kanan deret 11 Gambar 14 Kotak Dialog ARIMA 12.
No comments:
Post a Comment