Moving Average Pada Minitab

Welche Zeitreihenanalysen sind in Minitab enthalten. Minitab bietet mehrere einfache Prognose - und Glättungsmethoden, Korrelationsanalyseverfahren und ARIMA-Modellierungstechniken zur Analyse Ihrer Zeitreihendaten Zeitreihenplot Um die Daten in der Zeitreihenfolge zu erfassen, um festzustellen, ob es einen Trend gibt oder Saison-Muster, erstellen Sie eine Zeitreihen-Plot In Minitab, wählen Sie Stat Time Series Time Series Plot Trend-Analyse Um Trendlinien mit einem linearen, quadratischen, Wachstum oder S Kurve Trendmodell passen, führen Sie eine Trendanalyse In Minitab, wählen Sie Stat Time Series Trend Analyse Zerlegung Um ein Modell zu passen, das alle Beobachtungen gleichermaßen zur Bestimmung der besten Regression passt, führen Sie eine Zersetzungsanalyse aus Verwenden Sie, wenn Ihre Serie ein saisonales Muster zeigt, mit oder ohne Trend In Minitab wählen Sie Stat Time Series Zerlegung Moving Average Um Ihre Serie zu glätten Mit einer Methode, die aktuelle Beobachtungen und schließt ältere Beobachtungen, verwenden Sie eine gleitende durchschnittliche Methode Verwenden Sie nicht, wenn Ihre Serie Zeigt einen Trend In Minitab, wählen Sie Stat Time Series Moving Average Einzelne exponentielle Glättung Um Ihre Serie mit einer Methode, die abnehmende Gewichte auf ältere Beobachtungen, wenn Ihre Zeitreihe zeigt nicht einen Trend oder ein saisonales Muster, verwenden Sie eine einzige exponentielle Glättung Methode In Minitab, wählen Sie Stat Time Series Single Exp Smoothing Doppelte exponentielle Glättung Um Ihre Serie mit einer Methode, die abnehmende Gewichte zu älteren Beobachtungen, wenn Ihre Zeitreihe zeigt einen Trend, aber nicht ein saisonales Muster, verwenden Sie eine doppelte exponentielle Glättung Methode In Minitab, wählen Sie Stat Time Series Double Exp Smoothing Winters-Methode Um Ihre Serie mit einer Methode zu verkleinern, die abnehmende Gewichte für ältere Beobachtungen gibt, wenn Ihre Zeitreihe ein saisonales Muster mit oder ohne Trend aufweist, verwenden Sie die Winters Glättungsmethode In Minitab wählen Sie Stat Time Series Winters Method Unterschiede Erstellen Sie eine neue Spalte von Daten für benutzerdefinierte Analysen und Plots und speichern Sie die Unterschiede Zwischen Beobachtungen innerhalb einer Reihe In Minitab wählen Sie Stat Time Series Differences Lag Erstellen Sie eine neue Spalte von Daten für benutzerdefinierte Analysen und Plots und verschieben Sie eine Serie nach unten durch eine bestimmte Anzahl von Zeilen in das Arbeitsblatt In Minitab, wählen Sie Stat Time Series Lag Autokorrelation zu messen Wie gut Beobachtungen zu verschiedenen Punkten Zeit miteinander korrelieren und nach einem saisonalen Muster suchen, eine Autokorrelationsanalyse durchführen Verwenden Sie diese Analyse in Verbindung mit der partiellen Autokorrelationsfunktion, um die Komponenten für ein ARIMA-Modell zu identifizieren. In Minitab wählen Sie Stat Time Series Autokorrelation Partielle Autokorrelation Um zu messen, wie gut vergangene Beobachtungen in einer Zeitreihe mit zukünftigen Beobachtungen korrelieren, während die Beobachtung von Beobachtungen, die zwischen dem Korrelationspaar liegen, eine partielle Autokorrelationsanalyse durchführen, verwenden Sie diese Analyse in Verbindung mit der Autokorrelationsfunktion, um die Komponenten für ein ARIMA-Modell in Minitab zu identifizieren , Wählen Sie Stat Time Series Parition autocorrelati Auf Kreuzkorrelation Um festzustellen, ob eine Reihe ein anderes prognostiziert, indem sie die Korrelationen zwischen den beiden Serien zu verschiedenen Zeitpunkten aufzeichnet, führen Sie eine Kreuzkorrelationsanalyse aus. In Minitab wählen Sie Stat Time Series Cross Correlation ARIMA Um ein Modell mit autoregressivem, unterschiedlichem und bewegendem zu passen Durchschnittliche Komponenten, eine ARIMA ausführen Um ein ARIMA-Modell anzupassen, musst du die Autokorrelation und die partielle Autokorrelationsstruktur deiner Serie verstehen. In Minitab wählen Sie Stat Time Series ARIMA. Copyright 2016 Minitab Inc Alle Rechte vorbehalten. Bei der Nutzung dieser Website erklären Sie sich mit der Nutzung einverstanden Von Cookies für Analytik und personalisierte Inhalte Lesen Sie unsere policy. Portal - Statistik Bertemu lagi dengan postingan kali ini, setelah sekian lama offline dari dunia blogger, tidak pernah lagi mengurusi blog, nah pada kesempatan kali ini saya mau berbagi kembali kepada semua sahabat yang membutuhkan tutorial Atau pengetahuan tentang prognose peramalan, mungkin beberapa hari kedepan saya akan banyak memposti Ng tulisan tentang prognose Semoga tulisan ini dapat berguna bagi kita semua. Pada postingan pertama tentang analisis runtun waktu kali ini, saya akan berbagi tentang analisis runtun waktu yang paling sederhana yaitu metode Umzug Durchschnittlich. Analisis runtun waktu merupakan suatu metode kuantitatif untuk menentukan pola data masa Lalu yang telah dikumpulkan secara teratur Analisis runtun waktu merupakan salah satu metode peramalan yang menjelaskan bahwa deretan observasi pada suatu variabel dipandang sebagai realisasi dari variabel zufällige berdistribusi bersama Gerakan musiman adalah gerakan rangkaian waktu yang sepanjang tahun pada bulan-bulan yang sama yang selalu menunjukkan pola yang Identik contohnya harga saham, inflasi gerakan zufällige adalah gerakan naik turun waktu yang tidak dapat diduga sebelumnya dan terjadi secara acak contohnya gempa bumi, kematian dan sebagainya. Asumsi yang penting yang harus dipenuhi dalam memodelkan runtun waktu adalah asumsi kestasioneran artinya sifat-sif Bei yang mendasari proses tidak dipengaruhi oleh waktu atau proses dalam keseimbangan Apabila asumsi stasioner belum dipenuhi maka deret belum dapat dimodelkan Namun, deret yang nonstasioner dapat ditransformasikan menjadi deret yang stasioner. Pola Daten Runtun Waktu. Salah satu aspek yang paling penting dalam penyeleksian metode peramalan yang Sesuai untuk Daten runtun waktu adalah untuk mempertimbangkan perbedaan tipe pola Daten Ada Empat Tipe umum horizontal, Trend, saisonale, dan zyklisch. Ketika Daten Beobachtungen Beratungs-Sekitar Tingkatan atau Rata-Rata Yang Konstan Krankheit Pola horizontal Sebagai contoh penjualan tiap bulan suatu produk Tidak meningkat atau menurun secara konsisten pada suatu waktu dapat dipertimbangkan untuk pola horizontal Ketika Daten Beobachtungen naik atau menurun pada perluasan periode suatu waktu krankheit pola trend Pola zyklisch ditandai dengan adanya fluktuasi bergelombang daten yang terjadi di sekitar garis trend Ketika observasi dipengaruhi oleh faktor musiman Krieg, krieg, krieg, krieg, krieg, krieg, krieg, krieg, krieg, krieg, krieg, krieg, krieg, krieg, krieg, krieg, krieg, krieg, krieg, krieg, krieg, krieg, krieg, krieg, krieg, krieg, krieg,.Single Moving Average. Rata-rata bergerak tunggal Verschieben von durchschnittlichen untuk periode t adalah nilai rata-rata untuk n jumlah Daten terbaru Dengan munculnya Daten baru, Maka nilai rata-rata Yang baru dapat dihitung dengan menghilangkan Daten yang terlama dan menambahkan Daten yang terbaru Verschieben Durchschnittlich ini digunakan untuk memprediksi nilai pada periode berikutnya Modell ini sangat cocok digunakan pada Daten yang stasioner atau Daten yang konstant terhadap variansi tetapi tidak dapat bekerja dengan daten yang mengandung unsur trend atau musiman. Rata-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan Daten terakhir Ft, Dan menggunakannya untuk memprediksi Daten pada periode selanjutnya Metode ini sering dig Unakan pada daten kuartalan atau bulanan untuk membantu mengamati komponen-komponen suatu runtun waktu Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulusan glättung. Dibanding dengan rata-rata sederhana dari satu daten masa lalu rata-rata bergerak berorde T mempunyai karakteristik sebagai Berikut. Hanya menyangkut T periode tarakhir dari Daten yang diketahui. Jumlah titik Daten dalam setiap rata-rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan dari metode ini adalah. Metode ini memerlukan penyimpanan yang lebih banyak karena semua T pengamatan terakhir harus disimpan, tidak hanya nilai Rata-rata. Metode ini tidak dapat menanggulangi dengan baik adanya trend atau musiman, walaupun metode ini lebih baik dibanding rata-rata total. Diberikan N Titik Daten dan diputuskan untuk menggunakan T pengamatan pada setiap rata-rata Yang krankheit dengan rata-rata bergerak orde T atau MA T, sehingga keadaannya adalah sebagai berikut. Studi Kasus Suatu perusahaan pakaian sepakbola per Iode januari 2013 sampai dengan April 2014 menghasilkan Daten penjualan sebagai berikut. Manajemen ingin meramalkan hasil penjualan menggunakan metode peramalan yang cocok dengan daten tersebut Bandingkan metode MA tunggal orde 3, 5, 7 dengan aplikasi Minitab dan MA ganda ordo 3x5 dengan aplikasi Excel, manakah metode Yang paling tepat untuk Daten di atas dan berikan alasannya. Baiklah sekarang kita mulai, kita mulai dari Single Moving Durchschnitt Adapun langkah-langkah melakukan forcasting terhadap Daten penjualan pakaian sepak bola adalah. Membuka aplikasi Minitab dengan melakukan doppelklick pada icon desktop. Setelah aplikasi Minitab Terbuka dan siap digunakan, buat nama variabel Bulan dan Daten kemudian masukkan Daten sesuai studi kasus. Sebelum memulai untuk melakukan prognose, terlebih dahulu yang harus dilakukan adalah melihat bentuk sebaran daten runtun waktunya, klik menu Graph Zeitreihe Plot Simple, masukkan variabel Daten ke kotak Serie, sehingga didapatkan Ausgang seperti gambar. Selanju Tnya untuk melakukan prognostiziert dengan metode Moving Average single orde 3, klik menu Stat Zeitreihe Moving Durchschnittlich sehingga muncul tampilan seperti gambar dibawag, pada kotak Variable masukkan variabel Daten, pada kotak MA Länge masukkan angka 3, selanjutnya berikan centang pada Generationen prognosen dan isi kotak Anzahl der Prognosen dengan 1 Klik-Taste Option dan berikan judul dengan MA3 dan klik OK Selanjutnya klik button Speicher dan berikan centang pada Umzugsdurchschnitte, passt für eine Periode voran Prognosen, Residuals, Dan Prognosen, klik OK Kemudian klik Graphs dan pilih Plot vorhergesagt vs Tatsächliche als OK. Sehingga muncul Ausgabe seperti gambar dibawah ini. Pada gambar diatas, terlihat dengan jelas hasil dari prognose damen tersebut, pada periode ke-17 nilai ramalannya adalah 24, denngan MAPE, MAD, dan MSD seperti pada gambar diatas. Cara peramalan dengan Metode Double Moving Durchschnittlich dapat dilihat DISINI ganti saja langsung angka-angkanya dengan daten sobat, hehhe maaf yaa saya tidak jelaskan, l Agi laperr soalnya D. demikian postingannya, semoga bermanfaat. Terimakasih atas kunjungannya. Modul Minitab Untuk Peramalan Dengan Metode Arima Dan Doppel Exponential. manual Buch Minitab untuk aplikasi analisis ARIMA. MODUL MINITAB UNTUK PERAMALAN DENGAN METODE ARIMA DAN DOPPEL EXPONENTIAL Minitab adalah Programm statistik yang setiap Versinya terus dikembangkan Gambar 1 memperlihatkan kepada anda aspek-aspek utama dari Minitab Menu bar adalah tempat anda memilih perintah-perintah Symbolleiste menampilkan tombol-tombol untuk fungsi-fungsi yang sering dipakai Perhatikan bahwa tombisch-tombol tersebut berubah tergantung dari fenster Minitab mana yang dibuka Ada Dua Fenster berbeda pada layar Minitab Fenster Daten tempat anda memasukkan, mengedit, dan melihat kolom daten dari setiap kertas-kerja dan sesi fenster yang menayangkan ausgabe teks seperti misalnya tabel statistik Pada beberapa bab berikut perintah-perintah khusus akan diberikan agar anda dapat memasukkan daten kedalam Lembar kerja Minitab dan Männer Gaktifkan prosedur peramalan untuk menghasilkan peramalan yang diperlukan Gambar 1 Layar Minitab Faktor utama yang mempengaruhi pemilihan teknik peramalan adalah identifikasi dan pemahaman pola historis daten pola historis daten ini bisa dilihat dari plot deret beserta fungsi auto-korelasi sampel 1 Langkah-langkah mendapatkan plot deret dengan Minitab 14 adalah sebagai berikut 1 Memasukkan Daten produksi pupuk ke dalam kolom C1 Untuk membentuk plot deret, klik menu-menu berikut seperti pada gambar 2 Stat Zeit Serie Zeitreihe Plot Gambar 2 Menü Plot Deret pada Minitab 2 Kotak Dialog Zeitreihe Plot ditampilkan pada gambar 3 , Lalu pilih jenis plot yang diinginkan Lalu klik OK 2 Gambar 3 Kotak Dialog Zeitreihe Plot 3 Kotak Dialog Zeitreihe Plot-Simple ditampilkan pada gambar 4 Klik dua kali pada variabel produksi dan hal ini akan muncul disebelah bawah Serie Lalu klik OK Gambar 4 Kotak Dialog Zeitreihe Plot-Simple 3 Sedangkan langkah-langkah untuk mendapatkan pola auto-korelasi ad Alah sebagai berikut 1 Untuk membentuk korrelogram, klik menu-menu berikut seperti pada gambar 5 Stat Zeitreihe Autokorrelation Gambar 5 Menü Auto-korelasi pada Minitab 2 Kotak Dialog Autokorrelation Funktion mucul pada gambar 6 a Klik dua kali pada variabel produksi dan hal ini akan muncul Ich glaube nicht, dass es sich dabei um eine Klavierunterricht handelt, die sich mit den bedeutenden Grenzwerten für die Autokorrelationen beschäftigt 1 0 0 8 0 6 Autokorrelation 0 4 0 2 0 0 -0 2 -0 4 -0 6 -0 8 -1 0 1 2 3 4 Lag 5 6 7 8 5 Lag 1 2 3 4 5 6 7 8 ACF 0 891749 0 788301 0 688238 0 587191 0 503758 0 414150 0 308888 0 173246 T 4 97 2 73 1 96 1 50 1 20 0 94 0 68 0 38 LBQ 27 12 49 04 66 34 79 41 89 39 96 41 100 48 101 81 Jika dalam gambar 7 Masih menunjukkan adanya autokorelasi non-stasioner maka Daten Zeitreihe terse Aber perlu dilakukan proses Unterschiede untuk mendapatkan deret yang stasioner Langkah-langkah proses Unterschiede sebagai berikut 1 Untuk membuat Daten selisih Unterschiede, klik pada menu-menu berikut Stat Zeit Serie Unterschiede Pilihan Unterschiede berada diatas pilihan Autokorrelation yang ditampilkan gambar 2 2 Kotak dialog Unterschiede ditampilkan pada Gambar 8 a Klik dua kali pada variabel produksi pupuk dan hal ini akan muncul disebelah kanan Serie b Tekan Tab untuk menyimpan selisih Unterschiede dan dimasukkan kedalam C2 Daten selisih Unterschiede kini akan muncul dalam Arbeitsblatt di kolom C2 Gambar 8 Kotak Dialog Unterschiede 6 Dalam modul ini hanya Digunakan dua metode peramalan yaitu ARIMA dan Doppel Exponential Glättung Doppel Exponential Glättung Untuk melakukan pemulusan mengunakan metode Doppel Exponential pada Daten, lakukan langkah-langkah berikut 1 Melalui Menü, klik Menü-Menü berikut seperti pada gambar 9 Stat Zeitreihe Double Exponential Glättung Gambar 9 Menü Doppelt Exponential pada Minitab 2 Muncul kotak dialog Double Exponential Glättung seperti pada gambar 10 a Klik dua kali variabel produksi dan akan muncul sebagai variabel b Pada bobot yang akan digunakan sebagai glättung, pilih Optimal ARIMA, kemudian klik OK Hasilnya diperlihatkan pada gambar 11 7 Gambar 10 Kotak Dialog Double Exponential Gambar 11 Pemulusan Eksponensial Linier Hold Data Produksi Pupuk Double Exponential Glättung Plot für produksi 9000000 8000000 7000000 6000000 produksi 5000000 4000000 3000000 2000000 1000000 0 3 6 9 12 15 18 Index 21 24 27 30 Variable A ctual passt Glättung Konstanten Ein lpha Level 0 940976 Gamma-Tendenz 0 049417 A ccuracy Maße MA PE 1 93411E 01 MA D 4 57345E 05 MSD 3 26840E 11 8 ARIMA Metode ARIMA sangat baik digunakan untuk mengkombinasikan pola trend, faktor musim dan faktor siklus dengan lebih kompgreif Disamping itu modell ini mampu meramalkan daten historis Dengan kondisi yang sulit dimengerti pengaruhnya terhadap Daten secara teknis Salah satu k Unci merumuskan modell ARIMA adalah nilai autokorelasi dan autokorelasi parsial, yang besarnya bervariasi antara -1 sampai 1 Disamping itu, Daten yang dapat dimodelkan dengan Modell ARIMA haruslah stasioner nilai tengah dan stasioner ragam Langkah yang dilakukan untuk identifikasi Modell awal dari ARIMA tanpa musiman adalah a Buat Plot daten berdasarkan periode pengamatan serie jika daten berfluktuasi pada garis lurus dengan tingkat fluktuasi yang relatif sama maka daten tersebut sudah stasioner Jika tidak stasioner lakukan diferensiasi b Jika Serie telah stasioner, buat grafik autokorelasi parsial dari Datenreihe Lihat pola untuk menentukan Modell ARIMA awal c Lakukan Permodelan ARIMA p, d, q sesuai dengan Modell awal yang ditetapkan pada bagian b Kemudian verifikasi kelayakan Modell yang dihasilkan d Lakukan Überfüllung, yaitu duga Modell dengan nilai p, d, q lebih besar dari yang ditentukan pada Modell awal e Tetapkan Modell Yang paling baik Dengan melihat MSE Peramalan dilakukan dengan menggun Akan Modell yang terbaik Untuk Datenreihe musiman, langkah-langkahnya mirip dengan tanpa musiman, dengan menambahkan modell untuk musiman Langkah untuk melakukan pemodelan ARIMA dalam Minitab 14 adalah sebagai berikut 1 Apabila Daten tersimpan dalam file, bukalah dengan menu berikut Datei öffnen Arbeitsblatt 2 Untuk menghitung Auto-korelasi variabel produksi, klik menu sebagai berikut seperti pada gambar 5 Stat Zeitreihe Autokorrelation 3 Kotak dialog Autokorrelation Funktion gambar 6 muncul a Klik dua kali variabel produksi dan akan muncul di sebelah kanan Serie b Klik OK dan muncul gambar 7 4 Sebagai upaya melakukan Selisih pada Daten, klik Menü berikut seperti pada gambar 8 Stat Zeit Serie Unterschiede 5 Kotak Dialog Unterschiede seperti pada gambar 9 muncul a Klik dua kali variabel produksi dan akan muncul disebelah kanan Serie b Tab untuk Speichern Unterschiede in Dan geben C2 9 c Tab untuk Lag Dan geben Sie 1 Klik OK Dan selisih pertama akan muncul di kolom 2 mulai baris 2 6 Label variabel C2 d Engan Diff1prod Untuk menghitung auto-korelasi variabel ini, ulangi langkah 2 dengan menggunakan Diff1prod sebagai variabel illbelah kanan deret 7 Untuk menghitung auto-korelasi parsial dari variabel Diff1prod klik seperti pada gambar 12 Stat Zeit Serie Pertial Autokorrelation Gambar 12 Menü auto-korelasi parsial pada Minitab 8 Kotak-Dialog Teilweise Autokorrelation Funktion muncul seperti pada gambar 13 a Klik dua kali variabel Diff1prod dan akan muncul disebelah kanan Serie b Klik OK dan muncul gambar 14 10 Gambar 13 Kotak Dialog Teilweise Autokorrelation 9 Modell ARIMA 5,1,5 dijalankan dengan klik menu berikut Stat Zeitreihe Arima 10 Kotak Dialog ARIMA muncul seperti gambar 14 a Klik dua kali variabel produksi dan akan muncul disebelah kanan Serie b Di bawah Nonseasonal di kanan Autoregressive masukkan 5 di kanan Unterschied masukkan 1 dan 5 di kanan Moving Average c Karena Daten telah diselisihkan, Klik off kotak Include constant term in model d Klik prognose dan kotak dialog ARIMA - Vorhersage muncul Untuk meramalkan dua periode ke depan tempatkan 2 di kanan Lead Klik OK e Klik Lagerung Dan kotak Dialog ARIMA-Speicher muncul Klik kotak di kanan Residual dan klik OK pada kotak dialog ARIMA dan bagian bawah gambar muncul h Untuk menghitung auto-korelasi residual, Ulangi langkah 2 dengan menggunakan Res1 sebagai variabel di kanan deret 11 Gambar 14 Kotak Dialog ARIMA 12.