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Zeitreihenanalyse und -prognose

 

Sehen Sie, wie man:

• Verstehen und Implementieren der Box-Jenkins-Methodik, die JMP für die Zeitreihenanalyse verwendet
• Erstellen Sie ARIMA-Modelle (AutoRegressive Integrated Moving-Average), stellen Sie fest, ob sie angemessen sind, vergleichen Sie Modelle und ändern Sie Modelle
• Transformieren Sie Daten mithilfe der Differenzierung, einer in JMP integrierten Methode zur Berechnung der Unterschiede zwischen aufeinanderfolgenden Beobachtungen, um die Zeitreihen stationär zu machen, damit sie modelliert und für Prognosen verwendet werden können
• Tabelle speichern, die die prognostizierten Daten enthält

 

 

Sehen Sie, wie man:

• Erstellen Sie saisonale ARIMA-Modelle, die Saisonkomponenten verarbeiten, Daten, deren Variabilität im Laufe der Zeit zunimmt, oder Daten mit einem Wachstumsmuster, das eine Datentransformation erfordert
• Verstehen Sie, wie JMP ARIMA-Modelle berechnet
• Geben Sie die saisonale autoregressive Reihenfolge, die saisonale Differenzierungsreihenfolge, die saisonale gleitende Durchschnittsreihenfolge und die Anzahl der Perioden pro Saison an

 

 

Sehen Sie, wie man:

• Verwenden Sie Übertragungsfunktionen, wenn während der Zeitreihe, in der das Modell erstellt wird, ein Eingriff erfolgt, z. B. eine Richtlinienänderung oder ein Marketingaufwand
  • Erstellen Sie ein ARIMA-X- und ARIMA-Modell, das den Eingriff berücksichtigt
  • Modell und Prognose, bei denen die Intervention als binär angezeigt wird (1 für Ja, 0 für Nein)
  • Verwenden Sie die Optionen für die Übertragungsfunktion und die interaktive Prognose von JMP, um die Prognose basierend auf Eingabeänderungen dynamisch zu ändern
• Verwenden Sie die X-11-Zerlegung, um Trend- und saisonale Effekte mithilfe der vom US-Volkszählungsamt entwickelten X-11-Methode zu entfernen
• Verstehen der in JMP verfügbaren Glättungsmethoden für schnelle Prognosen (einfache Exponential-, Doppelexponential-, Linearexponential-, Linear-Exponential-, Saison-Exponential- und Winter-Methode mit gedämpftem Trend)

Ressourcen

• Materialien zur Einführung und Anwendung von Zeitreihenkonzepten.  Zur Verfügung gestellt von Professor Bob Stine, Wharton School of Business, Universität von Pennsylvania.

16-30 min31+ min6-15 minZeitfolgenVideo