平滑化ベースの時系列モデルを使用してパターンを記述し、将来の期間を予測します。
スムージングモデル
- 開いている JMP ®データ テーブルから、 [分析] > [特殊なモデル] > [時系列]を選択します。
- [列の選択]から連続変数を選択し、 [Y、時系列]をクリックします (連続変数には青い三角形が表示されます)。
- 時刻を選択し、 「X」、「時刻ID」 （オプション）をクリックします。 「OK」をクリックします。
- データの時系列グラフとグラフ
自己相関と偏相関の値の表
が表示されます。
- データにモデルを当てはめるには、上部の赤い三角形をクリックし、 「平滑化モデル」を選択して手法を選択します。ここでは「季節指数平滑化」を選択します。
- 期間あたりの観測数（例：12）を選択し、 「推定」をクリックします。
- JMP は、モデルの要約、パラメータ推定値、およびモデルの適合と予測を示す予測プロットを表示します。
- 代替の平滑化モデルを推定するには、赤い三角形をクリックし、別の方法を選択します (2 番目のモデルではWinters 法が選択されました)。
- 「見積」をクリックします。
- JMPには、2つの手法を比較するモデル比較レポート（下記）が用意されています。レポート下部のスライダーバーをクリックしてドラッグすると、すべての統計量が表示されます。
この例では、季節指数平滑化モデルは Winters 法よりもデータに適合します (つまり、AIC、SBC、MAPE、および MAE が小さくなります)。
Workers.jmp (Help > Sample Data Folder > Time Series)Workers.jmp (ヘルプ > サンプルデータフォルダ > 時系列)
- 予測期間のデフォルトの数は 25 です。変更するには、時系列起動ダイアログ ウィンドウに別の値を入力します。
- 予測を保存するには、該当モデルの赤い三角形の下にある「列を保存」または「予測式を保存」を選択します。実際の値と予測値を含む新しいテーブルが生成されます。
詳細については、 JMP ヘルプの「予測モデルと特殊モデル > 時系列分析」を参照してください。
