Doble Media Móvil Minitab

¿Qué es un promedio móvil? El primer promedio móvil es 4310, que es el valor de la primera observación. El siguiente promedio móvil es el promedio de las dos primeras observaciones, (4310 4400) / 2 4355. La tercera media móvil es el promedio de las dos primeras observaciones, El promedio de la observación 2 y 3, (4400 4000) / 2 4200, y así sucesivamente. Si desea utilizar un promedio móvil de longitud 3, se promedian tres valores en lugar de dos. Copyright 2016 Minitab Inc. Todos los derechos reservados. Al utilizar este sitio, usted acepta el uso de cookies para análisis y contenido personalizado. Lea nuestra políticaMétodos para analizar las series temporales Minitab ofrece varios análisis que le permiten analizar series temporales. Estos análisis incluyen métodos simples de predicción y suavizado, métodos de análisis de correlación y modelado ARIMA. Aunque el análisis de correlación puede hacerse por separado del modelo ARIMA, Minitab presenta los métodos de correlación como parte del modelado ARIMA. Métodos simples de predicción y de suavizado Los métodos simples de previsión y de suavizado modelan los componentes de una serie que suele ser fácil de observar en un diagrama de series de tiempo de los datos. Este enfoque descompone los datos en sus partes componentes, y luego extiende las estimaciones de los componentes en el futuro para proporcionar pronósticos. Puede elegir entre los métodos estáticos de análisis de tendencias y descomposición, o los métodos dinámicos de media móvil, el suavizado exponencial simple y doble y el método de Winters. Los métodos estáticos tienen patrones que no cambian con el tiempo los métodos dinámicos tienen patrones que cambian con el tiempo y las estimaciones se actualizan usando valores vecinos. Puede utilizar dos métodos en combinación. Es decir, puede elegir un método estático para modelar un componente y un método dinámico para modelar un componente diferente. Por ejemplo, puede ajustar una tendencia estática mediante el análisis de tendencias y modelar dinámicamente el componente estacional en los residuos mediante el método Winters. O bien, puede ajustar un modelo estático estacional utilizando la descomposición y modelar dinámicamente el componente de tendencia en los residuos usando el suavizado exponencial doble. También puede aplicar un análisis de tendencia y la descomposición juntos para que pueda utilizar la selección más amplia de modelos de tendencia que ofrece el análisis de tendencias. Una desventaja de los métodos de combinación es que los intervalos de confianza para los pronósticos no son válidos. Para cada uno de los métodos, la siguiente tabla proporciona un resumen y un gráfico de ajustes y pronósticos de datos comunes. Análisis de tendencias Se adapta a un modelo de tendencia general para datos de series de tiempo. Elija entre el crecimiento lineal, cuadrático, exponencial o decaimiento, y los modelos de tendencias de la curva S. Utilice este procedimiento para ajustar la tendencia cuando no hay componente estacional en su serie. Pronósticos: Longitud: largo Perfil: extensión de la línea de tendencia Decomposición Separe la serie de tiempos en componentes de tendencia lineal, componentes estacionales y el error. Elija si el componente estacional es aditivo o multiplicativo con la tendencia. Utilice este procedimiento para predecir cuándo hay un componente estacional en su serie o cuando desea examinar la naturaleza de los componentes. Pronósticos: Longitud: largo Perfil: tendencia con el patrón estacional Promedio móvil Suaviza sus datos promediando observaciones consecutivas en una serie. Puede utilizar este procedimiento cuando sus datos no tienen un componente de tendencia. Si tiene un componente estacional, establezca la longitud del promedio móvil como igual a la duración del ciclo estacional. Previsiones: Longitud: corta Perfil: línea plana Suavizado Exponencial Único Suaviza sus datos utilizando la fórmula de previsión óptima ARIMA (0,1,1) de un paso adelante. Este procedimiento funciona mejor sin una tendencia o componente estacional. El componente dinámico único en un modelo de media móvil es el nivel. Previsiones: Longitud: corta Perfil: línea plana Double Exponential Smoothing Suaviza sus datos utilizando la fórmula de pronóstico ARIMA (0,2,2) óptima de un paso adelante. Este procedimiento puede funcionar bien cuando hay una tendencia, pero también puede servir como un método general de suavizado. Double Exponential Smoothing calcula las estimaciones dinámicas para dos componentes: nivel y tendencia. Pronósticos: Longitud: corta Perfil: línea recta con pendiente igual a la última estimación de tendencia Método de Inviernos Suaviza sus datos mediante el suavizado exponencial Holt-Winters. Utilice este procedimiento cuando hay tendencia y estacionalidad, siendo estos dos componentes aditivos o multiplicativos. Winters Method calcula estimaciones dinámicas para tres componentes: nivel, tendencia y estacional. Análisis de correlación y modelado ARIMA El modelo ARIMA (media móvil integrada autorregresiva) también utiliza patrones en los datos, pero estos patrones pueden no ser fácilmente visibles en un gráfico de los datos. En cambio, el modelado ARIMA utiliza la diferenciación y las funciones de autocorrelación y autocorrelación parcial para ayudar a identificar un modelo aceptable. El modelo ARIMA puede usarse para modelar muchas series temporales diferentes, con o sin componentes tendenciales o estacionales, y para proporcionar pronósticos. El perfil de pronóstico depende del modelo apto. La ventaja del modelado ARIMA en comparación con los métodos simples de predicción y suavizado es que es más flexible en la adaptación de los datos. Sin embargo, identificar y ajustar un modelo puede llevar mucho tiempo, y el modelado de ARIMA no es fácilmente automatizado. Diferencias Calcula y almacena las diferencias entre los valores de datos de una serie de tiempo. Si desea ajustar un modelo ARIMA pero sus datos tienen un componente de tendencia o de estacionalidad, diferenciar los datos es un paso común en la evaluación de los modelos ARIMA probables. La diferenciación se utiliza para simplificar la estructura de correlación y para revelar cualquier patrón subyacente. Retardo Calcula y almacena los retrasos de una serie de tiempo. Cuando se retrasa una serie de tiempo, Minitab mueve los valores originales en la columna e inserta los valores faltantes en la parte superior de la columna. El número de valores perdidos insertados depende de la longitud del retardo. Autocorrelación Calcula y crea un gráfico de las autocorrelaciones de una serie de tiempo. La autocorrelación es la correlación entre las observaciones de una serie temporal separada por k unidades de tiempo. La trama de autocorrelaciones se denomina función de autocorrelación (ACF). Ver el ACF para guiar su elección de términos para incluir en un modelo de ARIMA. Autocorrelación parcial Calcula y crea un gráfico de las autocorrelaciones parciales de una serie de tiempo. Autocorrelaciones parciales, como autocorrelaciones, son correlaciones entre conjuntos de pares de datos ordenados de una serie de tiempo. Al igual que con las correlaciones parciales en el caso de regresión, las autocorrelaciones parciales miden la fuerza de la relación con otros términos que se explican. La autocorrelación parcial a un retraso de k es la correlación entre los residuos en el tiempo t de un modelo autorregresivo y las observaciones a lag k con términos para todos los retrasos intermedios en el modelo autorregresivo. La gráfica de autocorrelaciones parciales se denomina función de autocorrelación parcial (PACF). Vea el PACF para guiar su elección de términos para incluir en un modelo ARIMA. Correlación cruzada Calcula y crea un gráfico de las correlaciones entre dos series de tiempo. ARIMA Se adapta a un modelo de Box-Jenkins ARIMA a una serie de tiempo. En ARIMA, la media autorregresiva, integrada y móvil se refiere a los pasos de filtrado que se toman al calcular el modelo ARIMA hasta que sólo queda ruido aleatorio. Utilice ARIMA para modelar el comportamiento de series de tiempo y generar pronósticos. Copyright 2016 Minitab Inc. Todos los derechos Reserved. Portal - Statistik Bertemu lagi dengan postingan kali ini, setelah sekian lama offline dari dunia blogger, tidak pernah lagi menguisi blog, nah pada kesempatan kali ini saya mau berbagi kembali kepada semua sahabat yang membutuhkan tutorial atau pengetahuan Pronosticador de tenango / peramalan, mungkin beberapa hari kedepan saya akan banyak memposting pronóstico de tulisan tentang. Semoga tulisan ini dapat berguna bagi sin semillas de kita. Pada postingan pertama tentang analisis runtun waktu kali ini, saya akan berbagi tentang analisis runtun waktu yang paling sederhana yaitu metode Promedio móvil. Análisis de resultados de la búsqueda de los datos de los datos de los datos de los datos de la masa de los datos de los datos de los datos de los datos de los datos de los datos de los datos de los resultados. Analisis runtun waktu merupakan salah satu metodo peramalan yang menjelaskan bahwa deretan observasi pada suatu variabel dipandang sebagai realisasi dari variabel al azar berdistribusi bersama. Gerakan musiman adalá gerakan rangkaian waktu yang sepanjang tahun pada bulan-bulan yang sama yang selalu menunjukkan pola yang identik. Contohnya: harga saham, inflasi. Gerakan aleatorio adalah gerakan naik turun waktu yang tidak dapat diduga sebelumnya dan terjadi secara acak contohnya: gempa bumi, kematian dan sebagainya. Asumsi Yang Yang penting Harus dipenuhi dentro memodelkan Runtun waktu adalah asumsi kestasioneran artinya sifat-yang sifat mendasari proses tidak dipengaruhi oleh waktu atau proses dentro keseimbangan. Apacible asumsi stasioner belum dipenuhi maka deret belum dapat dimodelkan. Namun, deret yang nonstasioner dapat ditransformasikan menjadi deret yang stasioner. Pola de datos Runtun Waktu Salah satu ASPEK yang palidez penting dentro penyeleksian metode peramalan yang sesuai Untuk datos Runtun waktu adalah Untuk mempertimbangkan perbedaan tipe pola datos. Ada empat tipe umum. Horizontal, tendencia, estacional, dan cíclico. Los datos de los datos se muestran en la parte superior de la pantalla y se centran en el mapa de la región yang konstan disebut pola horizontal. Sebagai Contoh penjualan TIAP bulan Suatu produk tidak meningkat atau menurun secara konsisten pada Suatu waktu de Dapat dipertimbangkan Untuk pola horizontal. Datos de Ketika observasi naik atau menurun pada perluasan periode suatu waktu disebut pola tendencia. Pola cíclica de la publicidad y de la información. Ketika observasi dipengaruhi oleak faktor musiman disebut pola estacional yang ditandai dengan adanya pola perubahan yang berulang secara otomatis dari tahun ke tahun. Untuk runtun tiap bulan, ukuran variabel komponen runtun estacional tiap Januari, tiap Februari, dan seterusnya. Untuk runtun tiap triwulan ada elemen empat musim, satu untuk masing-masing triwulan. Único Promedio móvil Rata-rata bergerak tunggal (Promedio móvil) untuk periode t adalá nilai rata-rata untuk n jumlah data terbaru. Dengan munculnya data baru, maka nilai rata-rata yang baru dapat dihitung dengan menghilangkan datos yang terlama dan menambahkan datos yang terbaru. Moving average en el día de hoy. Modelo ini sangat cocok digunakan pada datos yang stasioner atau datos yang konstant terhadap variansi. Tetapi tidak dapat bekerja dengan datos yang mengandung unsur tendencia atau musiman. Rata-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan data terakhir (Ft), dan menggunakannya untuk memprediksi datos pada periode selanjutnya. Metodo en el sering digunakan pada data kuartalan atau bulanan untuk membantu mengamati komponen-komponen suatu runtun waktu. Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulusan (suavizado). Dibanding dengan rata-rata sederhana (dari satu datos masa lalu) rata-rata bergerak berde T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T periode tarakhir datos dari yang diketahui. Jumlah titik datos dalam setiap rata-rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan dari metode ini adalah. Metodo ini memerlukan penyimpanan yang lebih banyak karena semu T pengamatan terakhir harus disimpan, tidak hanya nilai rata-rata. Metode ini tidak dapat menanggulangi dengan baik adanya tendencia de la población musulmana, walaupun metode ini lebih baik dibanding rata-rata total. Diberikan Número de página de titik que muestra la fecha de nacimiento T pengamatan pada setiap rata-rata (yang disebut dengan rata-rata bergerak orde (T) atau MA (T), seadge keadaannya adalah sebagai berikut: Studi Kasus Suatu perusahaan pakaian sepakbola periode januari 2013 sampai dengan April 2014 menghasilkan data penjualan sebagai berikut: Manjemen ingin meramalkan hasil penjualan menggunakan metodo peramalan yang cocok dengan data tersebut. Bandingkan metode MA tunggen orde 3, 5, 7 dengan aplikasi Minitab dan MA 3x5 dengan aplikasi Excel, manakah metode yang paling tepat untuk los datos di atas dan berikan alasannya Baiklah sekarang kita Muley, Kita Muley dari individual media Móvil Adapun Langkah-Langkah melakukan forcasting terhadap datos penjualan Pakaian adalah sepak bola:... Membuka aplikasi Minitab dengan melakukan haga doble clic en el icono pada escritorio Setelah aplikasi Minitab Terbuka dan SIAP ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, , Sehingga didapatkan salida seperti gambar. Selanjutnya untuk melakukan previsiones metria de dengan Moving Average orde simple 3, klik menu Stat 8211 Series de tiempo 8211 Promedio móvil. . sehingga Muncul tampilan seperti Gambar dibawag, pada kotak variable: Datos variabel masukkan, pada longitud kotak MA: Angka masukkan 3, selanjutnya berikan centang pada Generar previsiones dan ISI kotak serie de previsiones: 1. dengan botón Klik Opción dan berikan judul dengan MA3 dan klik DE ACUERDO. Selanjutnya klik button Almacenamiento dan berikan centang pada Promedios móviles, Ajustes (previsiones de un período por adelantado), Residuos, Previsiones d, klik OK. Kemudian klik Gráficos dan pilih Gráfica predicha vs. real dan OK. Sehingga Muncul seperti salida ini Gambar dibawah, Pada Diatas Gambar, terlihat dengan Jelas hasil dari previsión de tersebut datos, pada periode ke-17 je de calificación adalah ramalannya 24, denngan MAPE, MAD, dan MSD seperti Diatas pada Gambar. Cara peramalan dengan metode Media móvil doble dapat dilihat DISINI. Ganti saja langsung angka-angkanya dengan los datos sobat, hehhe. Maaf, yaa, saya, tidak, jelaskan, lagi, laperr, soalnya: D demikian postingannya, semoga bermanfaat. Terimakasih atas kunjungannya.