Utilice modelos de series de tiempo basados en suavizado para describir patrones y pronosticar períodos de tiempo futuros.
Modelos de suavizado
- Desde una tabla de datos JMP ® abierta, seleccione Analizar > Modelado especializado > Series de tiempo .
- Seleccione una variable continua en Seleccionar columnas y haga clic en Y, Serie de tiempo (las variables continuas tienen triángulos azules).
- Seleccione una hora y haga clic en X, ID de hora ( opcional ). Haga clic en Aceptar .
- Un gráfico de series de tiempo de los datos junto con un gráfico
y tabla de valores de correlación automática y parcial
se muestra.
- Para ajustar un modelo a los datos, haga clic en el triángulo rojo superior , seleccione "Modelo de Suavizado" y elija el método. Aquí elegimos "Suavizado Exponencial Estacional" .
- Seleccione Observaciones por período (por ejemplo, 12) y haga clic en Estimar .
- JMP muestra el resumen del modelo, las estimaciones de parámetros y un gráfico de pronóstico que muestra el ajuste y los pronósticos del modelo.
- Para estimar un modelo de suavizado alternativo, haga clic en el triángulo rojo y elija otro método (se seleccionó el método Winters para un segundo modelo).
- Haga clic en Estimar .
JMP proporciona un informe de comparación de modelos (abajo) que compara ambos métodos. Haga clic y arrastre la barra deslizante en la parte inferior del informe para ver todas las estadísticas.
En este ejemplo, el modelo de suavizado exponencial estacional se ajusta mejor a los datos que el método de Winters (es decir, AIC, SBC, MAPE y MAE son más pequeños).
Workers.jmp (Help > Sample Data Folder > Time Series)Workers.jmp (Ayuda > Carpeta de datos de muestra > Series temporales)
- El número predeterminado de períodos de pronóstico es 25. Para cambiarlo, ingrese un valor diferente en la ventana de diálogo de inicio de Series de tiempo .
- Para guardar el pronóstico, seleccione Guardar columnas o Guardar fórmula de predicción debajo del triángulo rojo de ese modelo. Se generará una nueva tabla con los valores reales y pronosticados.
Visite Modelos predictivos y especializados > Análisis de series de tiempo en la Ayuda de JMP para obtener más información.
