La plataforma de pronóstico de series temporales crea diversos modelos de suavizado exponencial y selecciona automáticamente el que ofrece el mejor rendimiento de pronóstico. Está diseñada para pronosticar múltiples series temporales.
Pronóstico de series de tiempo
- Desde una tabla de datos JMP ® abierta, seleccione Analizar > Modelado especializado > Pronóstico de series de tiempo .
- Seleccione una variable continua en Seleccionar columnas y haga clic en Y (las variables continuas tienen triángulos azules).
Se puede incluir más de una serie temporal en la función Y, y se crearán modelos y pronósticos para cada una. Aquí se ilustra con una sola serie temporal (Ventas).
- Seleccione la variable que identifica los periodos de tiempo y haga clic en Tiempo (opcional).
- Los datos deben estar ordenados por tiempo y espaciados equitativamente.
- Haga clic en Aceptar .
En Especificaciones del modelo puedes ver los modelos recomendados o modificar las opciones de modelado .
En Especificación completa , puede elegir:
- Periodos de tiempo para pronosticar (NAhead)
- Periodo de estacionalidad (por ejemplo, mensual)
- Estrategia de selección de modelos (AIC, BIC o pronóstico del rendimiento)
- Muestra de retención y métrica para evaluar el ajuste (si se elige el rendimiento del pronóstico).
- Haga clic en Ejecutar
- Se muestra el modelo de serie temporal de mejor ajuste (por ejemplo, MAA: Error multiplicativo, Tendencia aditiva, Sin amortiguación, Estacionalidad aditiva).
- El gráfico de series de tiempo muestra datos, modelo de mejor ajuste, intervalos de pronóstico y pronóstico futuro según lo define NAhead.
- Elija Guardar resultados en la tabla de datos original o en una nueva tabla de datos desde el triángulo rojo en la parte superior del Informe
Monthly Sales.jmp (Help > Sample Data Folder > Time Series)Ventas mensuales.jmp (Ayuda > Carpeta de datos de muestra > Series temporales)
Visite Modelos predictivos y especializados > Pronóstico de series de tiempo en la Ayuda de JMP para obtener más información.
