시계열 패턴을 설명하고 미래 기간을 예측하기 위해 평활화 기반 시계열 모델을 사용합니다.
평활화 모델
- 열려 있는 JMP ® 데이터 테이블에서 분석 > 특수 모델링 > 시계열을 선택합니다.
- [열 선택] 에서 연속 변수를 선택하고 [Y, 시계열]을 클릭합니다(연속 변수는 파란색 삼각형으로 표시됩니다).
- 시간을 선택하고 X를 클릭한 다음 시간 ID ( 선택 사항 )를 입력합니다. 확인을 클릭합니다.
- 데이터의 시계열 그래프와 그래프
그리고 자기상관 및 부분상관 값 표
표시됩니다.
- 데이터에 모델을 적용하려면 상단의 빨간색 삼각형을 클릭하고 '평활 모델'을 선택한 다음 방법을 선택합니다. 여기서는 '계절 지수 평활법'을 선택합니다.
- 기간별 관측 횟수 (예: 12)를 선택하고 추정을 클릭하세요.
- JMP는 모델 요약, 매개변수 추정치 및 모델의 적합도와 예측값을 보여주는 예측 그래프를 표시합니다.
- 다른 평활화 모델을 추정하려면 빨간색 삼각형을 클릭하고 다른 방법을 선택하십시오(두 번째 모델로는 Winters 방법이 선택되었습니다).
- 계산 을 클릭합니다.
- JMP는 두 가지 방법을 비교하는 모델 비교 보고서(아래 참조)를 제공합니다. 보고서 하단의 슬라이더 막대를 클릭하고 드래그하여 모든 통계를 확인하세요.
이 예시에서 계절 지수 평활 모델은 윈터스 방법보다 데이터에 더 잘 맞습니다(즉, AIC, SBC, MAPE 및 MAE가 더 작습니다).
Workers.jmp (Help > Sample Data Folder > Time Series)Workers.jmp (도움말 > 샘플 데이터 폴더 > 시계열)
- 기본 예측 기간 수는 25입니다. 변경하려면 시계열 실행 대화 상자에 다른 값을 입력하십시오 .
- 예측 결과를 저장하려면 해당 모델의 빨간색 삼각형 아래에 있는 '열 저장' 또는 '예측 수식 저장'을 선택하세요. 실제 값과 예측 값이 포함된 새 표가 생성됩니다.
자세한 내용을 알아보려면 JMP 도움말 의 예측 및 특수 모델 > 시계열 분석을 방문하세요.
