時系列予測プラットフォームは、様々な指数平滑化モデルを構築し、最適な予測パフォーマンスを持つモデルを自動的に選択します。このプラットフォームは、複数の時系列を予測できるように設計されています。
時系列予測
- 開いている JMP ®データ テーブルから、 [分析] > [特殊なモデル] > [時系列予測]を選択します。
- [列の選択]から連続変数を選択し、 [Y]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)。
- Yロールには複数の時系列を含めることができ、それぞれに対してモデルと予測が作成されます。ここでは、1つの時系列（売上）のみを例に説明します。
- 期間を識別する変数を選択し、 「時間(オプション)」をクリックします。
- データは時間順に並べられ、等間隔に配置されている必要があります。
- ［OK］をクリックします。
モデル仕様では、推奨モデルを表示したり、モデリングオプションを変更したりできます。
「完全な仕様」では、以下を選択できます。
- 予測期間（NAhead）
- 季節性の期間（例：月ごと）
- モデル選択戦略（AIC、BIC、または予測パフォーマンス）
- 適合性を評価するためにサンプルとメトリックを保留します (予測パフォーマンスを選択した場合)。
- 実行をクリック
- 最適な時系列モデルが表示されます (例: MAA: 乗法誤差、加法トレンド、減衰なし、加法季節性)。
- 時系列グラフには、NAhead によって定義されたデータ、最適モデル、予測間隔、および将来の予測が表示されます。
- レポートの上部にある赤い三角形から、結果を元のデータテーブルに保存するか、新しいデータテーブルに保存するかを選択します。
Monthly Sales.jmp (Help > Sample Data Folder > Time Series)月次売上.jmp (ヘルプ > サンプルデータフォルダ > 時系列)
詳細については、 JMP ヘルプの「予測モデルと特殊モデル > 時系列予測」を参照してください。
