我可以创建一个时间序列来根据天气预测销售吗？我有一家季节性公司的销售数据，想根据温度预测销售情况。 我如何在 JMP 中执行此操作？
高级统计建模质量和工艺工程回复：我可以创建一个时间序列来根据天气预测销售吗？这是（可能？）相关帖子的链接。 我认为@peng_liu的评论可能正是您正在寻找的内容。
使用两个相关变量的时间序列预测
回复：我可以创建一个时间序列来根据天气预测销售吗？首先，欢迎来到社区。
除了 Pete 的建议之外，您还可以查看销售数据的时间序列（X、MR 图表）。 像往常一样，如果数据不好，你就会知道垃圾进垃圾出。
以下是我的一些随机想法：
1. 可能存在滞后效应，因此如果气温影响未来一段时间的销售，您必须考虑到这一点，
2. 可能存在您的研究中未包含的潜在变量（我怀疑只是温度影响销售）。 我建议您针对可能影响销售的因素制定一份完整的假设列表，并考虑如何获取数据来深入了解您的假设。
3. 实际上，我认为您能做的最好的事情就是确定 Temp 之间是否存在相关性。和销售，这并不意味着因果关系（这是您想要为预测建模建立的关系）
该平台将包括通过 X 拟合 Y（针对一个 X）、多个变量的拟合模型、多元方法>多元相关性
回复：我可以创建一个时间序列来根据天气预测销售吗？我不是 100% 确定你想在这里做什么......也许你可以澄清一下？ 主题问题是围绕创建时间序列来预测销售。 这就是你想做的一切吗？ 在这种情况下，使用时间序列分析和建模平台是最好的方法。 或者最终您是否试图建立一个随温度变化的销售预测模型？ 或者两者皆有？
对于预测建模部分，这是我的初步想法。
最简单的起点是在“分销”平台中绘制温度和销售列，并提出以下问题：
1. 中间在哪里？
2.点差是多少？
3.什么形状？
4. 是否有任何看起来可疑、无意义、缺失或异常值的观察结果可能会影响后续分析？
这里的目标是验证您是否为任何后续分析拥有合理且适当的值。
然后，我会转到“Fit Y by X”平台，并在那里绘制数据，以便您了解变量之间的关系（如果有）。
现在，由于您想要构建预测模型而不是解释模型，我会考虑您想要使用的建模验证策略和策略。 接下来要做什么部分取决于您使用的是 JMP 还是 JMP Pro。 这里有太多不同的途径，无法建议合适的方法...请先阅读有关验证的 JMP 文档。
现在，终于到了实际创建模型的时候了。 在“拟合模型”平台（和其他平台）中，您有大量的途径。 我的建议是至少选择一些，看看它们的表现如何，着眼于回答手头的实际问题。
祝你好运。 我相信其他人会提供额外的想法。
