我可以創建一個時間序列來根據天氣預測銷售嗎？我有一家季節性公司的銷售數據，想根據溫度預測銷售情況。 我如何在 JMP 中執行此操作？
高級統計建模質量和工藝工程回复：我可以創建一個時間序列來根據天氣預測銷售嗎？這是（可能？）相關帖子的鏈接。 我認為@peng_liu的評論可能正是您正在尋找的內容。
使用兩個相關變量的時間序列預測
回复：我可以創建一個時間序列來根據天氣預測銷售嗎？首先，歡迎來到社區。
除了 Pete 的建議之外，您還可以查看銷售數據的時間序列（X、MR 圖表）。 像往常一樣，如果數據不好，你就會知道垃圾進垃圾出。
以下是我的一些隨機想法：
1. 可能存在滯後效應，因此如果氣溫影響未來一段時間的銷售，您必須考慮到這一點，
2. 可能存在您的研究中未包含的潛在變量（我懷疑只是溫度影響銷售）。 我建議您針對可能影響銷售的因素制定一份完整的假設列表，並考慮如何獲取數據來深入了解您的假設。
3. 實際上，我認為您能做的最好的事情就是確定 Temp 之間是否存在相關性。和銷售，這並不意味著因果關係（這是您想要為預測建模建立的關係）
該平台將包括通過 X 擬合 Y（針對一個 X）、多個變量的擬合模型、多元方法>多元相關性
回复：我可以創建一個時間序列來根據天氣預測銷售嗎？我不是 100% 確定你想在這裡做什麼......也許你可以澄清一下？ 主題問題是圍繞創建時間序列來預測銷售。 這就是你想做的一切嗎？ 在這種情況下，使用時間序列分析和建模平台是最好的方法。 或者最終您是否試圖建立一個隨溫度變化的銷售預測模型？ 或者兩者皆有？
對於預測建模部分，這是我的初步想法。
最簡單的起點是在“分銷”平台中繪製溫度和銷售列，並提出以下問題：
1. 中間在哪裡？
2.點差是多少？
3.什麼形狀？
4. 是否有任何看起來可疑、無意義、缺失或異常值的觀察結果可能會影響後續分析？
這裡的目標是驗證您是否為任何後續分析擁有合理且適當的值。
然後，我會轉到“Fit Y by X”平台，並在那裡繪製數據，以便您了解變量之間的關係（如果有）。
現在，由於您想要構建預測模型而不是解釋模型，我會考慮您想要使用的建模驗證策略和策略。 接下來要做什麼部分取決於您使用的是 JMP 還是 JMP Pro。 這裡有太多不同的途徑，無法建議合適的方法...請先閱讀有關驗證的 JMP 文檔。
現在，終於到了實際創建模型的時候了。 在“擬合模型”平台（和其他平台）中，您有大量的途徑。 我的建議是至少選擇一些，看看它們的表現如何，著眼於回答手頭的實際問題。
祝你好運。 我相信其他人會提供額外的想法。
