Utilizzare modelli di serie temporali basati sullo smoothing per descrivere modelli e prevedere periodi di tempo futuri.
Modelli di smoothing
- Da una tabella dati JMP® aperta, selezionare Analizza > Modellazione specializzata > Serie temporali .
- Selezionare una variabile continua da Seleziona colonne e fare clic su Y, Serie temporale (le variabili continue hanno triangoli blu).
- Seleziona un orario e clicca su X, ID orario ( facoltativo ). Clicca su OK .
- Un grafico delle serie temporali dei dati insieme a un grafico
e tabella dei valori di correlazione automatica e parziale
viene visualizzato.
- Per adattare un modello ai dati, clicca sul triangolo rosso in alto , seleziona Modello di Smoothing e scegli il metodo. Qui scegliamo Smoothing esponenziale stagionale .
- Selezionare Osservazioni per periodo (ad esempio, 12) e fare clic su Stima .
- JMP visualizza il riepilogo del modello, le stime dei parametri e un grafico delle previsioni che mostra l'adattamento e le previsioni del modello.
- Per stimare un modello di smoothing alternativo, fare clic sul triangolo rosso e scegliere un altro metodo (per un secondo modello è stato selezionato il metodo Winters ).
- Fare clic su Stima .
- JMP fornisce un report di confronto tra modelli (sotto) che confronta i due metodi. Clicca e trascina la barra di scorrimento in fondo al report per visualizzare tutte le statistiche.
In questo esempio, il modello di smoothing esponenziale stagionale si adatta meglio ai dati rispetto al metodo di Winters (vale a dire, AIC, SBC, MAPE e MAE sono più piccoli).
Workers.jmp (Help > Sample Data Folder > Time Series)Workers.jmp (Aiuto > Cartella dati di esempio > Serie temporali)
- Il numero predefinito di periodi di previsione è 25. Per modificarlo, immettere un valore diverso nella finestra di dialogo di avvio della serie temporale .
- Per salvare la previsione, seleziona "Salva colonne" o "Salva formula di previsione" sotto il triangolo rosso per quel modello. Verrà generata una nuova tabella con i valori effettivi e previsti.
Per saperne di più, visita Modelli predittivi e specializzati > Analisi delle serie temporali nella Guida di JMP .
