Portal - Statistik Bertemu es un miembro de la comunidad que se dedica a la creación de una lista de correos en la que se encuentra un servidor de registro en el que se encuentra un servidor de correo electrónico. 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 Datos Runtun Waktu Salah satu aspek yang paling penting dalam penyeleksian metodo peramalan yang sesuai untuk data 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 con el dedo del pie y el bulano suatu produk tidak meningkat atau menurun secara konsisten pada suatu waktu 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 N datos titik dan diputuskan Untuk menggunakan T pengamatan pada setiap rata-rata (yang disebut dengan rata-rata bergerak orde (T) atau MA (T), sehingga keadaannya adalah sebagai berikut: Studi Kasus Suatu Perusahaan Pakaian sepakbola Periodo de Enero de 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 tunggal 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 digunakan, buat nama variabel Bulan dan datos kemudian datos masukkan sesuai Studi kasus. Sebelum memulai Untuk melakukan pronóstico, terlebih dahulu yang Harus dilakukan adalah melihat bentuk sebaran datos Runtun waktunya, menú klik Gráfico 8211 Series de Tiempo Parcela 8211 simple, variabel masukkan ke datos kotak Series , 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. Portal-Estadísticas Malam ini sedang berlangsung bigmatch antara Chelsea VS MU, sambil menunggu kick off babak kedua remendar el berbagi semáforo teman-teman. Seta de la caja de la joyería de la caja de la joyería de la caja de la joyería de la caja de la joyería de la caja de la joyería de la joyería de la joyería de la joyería. Malam ini waktunya untuk melanjutkan postingan tentang analisis datos runtung waktu metode yang lainnya. Ya sesuai dengan judul diatas, malam ini saya ingin memberikan sedikit pengetahuan tentang Datos Peramalan Runtun Waktu Metode SARIMA (Temporal Autoregressive Integrado Media móvil) dengan Eviews. Metode Box-Jenkins Metodo Perameal cara cara memperkirakan secara kuantitatif apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang, datos berksarkan yang relevan pada masa lalu. Metodo ini sangrando de la mano dalam mengadakan pendekatan analisis terhadap perilaku atau pola dari datos yang lalu, sehingga dapat memberikan cara pemikiran, pengerjaan dan pemecahan yang sistematis dan prakmatis serta memberikan tingkat keyakinan yang lebih. Salah satu metodo dalam peramalan yaitu metode Caja Jenkins. Modelo de Beberapa dalam Metode Caja-Jenkins yaitu: Modelo ARIMA (p, d, q) Modelo de Rumus umum ARIMA (p, d, q) adalah sebagai berikut Modelo ARIMA dan Faktor Musim (SARIMA) Notasi ARIMA Umumnya adalah: ARIMA (p, d, q) (P, D, Q) S dengan. P, d, q. Bagian yang tidak musiman dari modelo (P, D, Q) S. Bagian musiman dari modelo S. jumlah periode por musim Adaptación de rumión por dÃa ARIMA (p, d, q) S sebagai berikut: Stasioneritas data Datos básicos bisa dilihat dari plot series cronológicas. Untuk melihat kestasioneran datos dalam significa bisa dilihat dari perhitungan ACF dan PACF nya. ACF diperoleh dengan rumus sebagai berikut: dengan Zt datos de la serie de tiempo pada waktu ke t dan Z 773 rata-rata sampel. Sedangkan PACF diperoleh dengan rumus sebagai berikut: signo de advertencia de error. Datos de Ketidakstasioneran dalam significa dapat diatasi dengan proses pembedaan (diferenciación), sedangkan kestasioneran datos dalam varians dapat dilihat dengan nilai. Adapt nilai dihitung dengan rumus sebagai berikut: DENGAN, Yi data aktual untuk i 1. n. G medios geométricos dari seluruh datos, nilai lambda, n jumlah datos observasi. Studi Kasus En el diccionario Reverso de definiciones Condiciones de uso Contactenos Privacidad ¡Únete ahora! Contraseña ¿Perdiste tu contraseña? ¿Has olvidado tu contraseña? ¿Has olvidado tu contraseña? Datos dapat diperoleh disini. Adapun langkah-langkah melakukan forcasting datos del terhadap dengan menggunakan aplikasi Eviews metode SARIMA adalah. Membula aplikasi Eviews dengan melakukan haga doble clic en icono de escritorio atau apalah terserah cara masing-masing. Setelah aplikasi Evisos terbuka dan siap digunakan, menú klik Archivo 8211 Nuevo - Archivo de trabajo. Buscar Objeto 8211 Nuevo objeto. Kemudian pilih Serie dan isikan nama datos pada kotak Nombre del objeto. Selanjutnya doble klik pada nama datos yang telah dibuat, botón klik Editar. Dan paste datos pada studi kasus pada kolom yang tersedia. Lihat bentuk data tersebut, klik menu Ver 8211 Gráfico 8211 BIEN. Los datos de Karena tersebut mengandung pola musiman, maka selanjutnya adalá menghilangkan pola musiman tersebut dengan melakukan diferenciación musima n, klik menu Rápido 8211 Generar Series. Pada Introduzca la ecuación isi dengan kode dslogsepatudlog (sepatu, 0,12). Selanjutnya adalah melakukan diferenciación nonmusiman terhadap datos teresebut, klik menu Rápido 8211 Generar Series. Pada Introduzca la ecuación isi dengan kode dslogsepatudlog (sepatu). Selanjutnya untuk melihat grafik dari hasil diferenciación musiman dan no musiman tersebut dapat dilakukan dengan seleccionar dslogsepatu dan dlogsepatu kemik klik kanan abrir 8211 como grupo, kemik klik menú Ver 8211 Gráfico 8211 BIEN. Sehingga didapatkan hasil seperti gambar dibawah. Setelah melihat hasil kedua grafik tersebut, langkah selanjutnya adalah melakukan menggabungkan diferenciación musiman dan nonmusiman tersebut, klik menu Rápido 8211 Generar Series. Pada Introduzca la ecuación isi dengan kode ddslogsepatudlog (sepatu, 1,12). Data tersebut telah diasumsikan stasioner terhadap variansi karena telah dilakukan transformasi kedalam bentuk logaritma dan dilakukan diferenciación musiman dan nonmusiman, selanjutnya adalah menguji apakah datos tersebut stasioner terhadap medio. Klik menu Ver Prueba de raíz unitaria 8211. Kemudian isi sesuai gambar Selanjutnya adalah identifikasi modelo awal, klik menu Ver 8211 Correlograma. Kemudian pilih Ok. Sealingga muncul grafik ACF dan PAC seperti gambar. Dari modelo grafik diatas, dapat diduga datos tersebut mengikuti modelo ARIMA (2,1,1) (2,1,1) 12. Selanjutnya dilakukan overfitting untuk memilih modelo yang significan dan terbaik. Pada halaman utama Eviews masukkan perintah seperti gambar. Lakukan overfitting modelo de modelo de modelo de berikut ini, kemudian modelo tentukan mana yang signifikan dan terbaik dengan melihat nilai AIC, SC, MSE serta uji asumsi Autokorelasi, Heteroskedasisitas dan Normalitas Residu. Untuk melakukan uji normalitas residu, menú klik Vista 8211 Prueba residual 8211 Prueba de normalidad de Hostogram. Selanjutnya adalah uji asumsi autokorelasi, menú klik Ver 8211 Prueba Residual 8211 Correlograma Q Estadísticas. Selanjutnya adalah uji asumsi heteroskedastisitas, menú klik Ver 8211 Residual Test 8211 Correlogram Squared Residuals. Selanjutnya adalah melakukan pronóstico para el día, fecha de finalización del año 1982M12. Berdasarkan hasil overatiting tabel diatas, maka yang dipilih adala modelo ARIMA (2,1,1) (24,1,12). Menú del día Pronóstico del tiempo para el martes. Sehingga didapatkanlah hasil pronóstico dari data tersebut. Selanjutnya mari kita bahas satu persatu salida hasil dari permalan yang sudah kita lakukan tadi. Berdasarkan gambar, dapat dikatakan bahwa datos tersebut mengandung pola musiman yang terus berulang dari tahun ketahun, oleh sebab itu metode yang digunakan dalam melakukan pronóstico terhadap datos tersebut adalah metode SARIMA (Temporal Autoregressive Integrated Moving Average). Karena data tersebut mengandung pola musiman, oleh sebab itu dilakukan diferenciación terhadap pola musiman dan nonmusimannya supaya datos statsioner terhadap significa que variansi. Hipotesis Ho. Datos tidak stasioner H1. Data stasioner Tingkat Signifikansi: 0.05 Daerah Kritis: ADF gtt-Statistic. Tolak H0 Estadísticas Uji: ADF -13.477 t-Estadística 5 -2.886 Keputusan Uji Karena nilai ADF gt t-Estadística maka keputusannya adalah tolak H0 Kesimpulan: Jadi dengan tingkat signifikansi 5 didapat kan kesimpulan bahwa datos tersebut stasioner terhadap medio. Setelah data tersebut stasioner terhadap significa que variansi karena telah dilakukan transformasi dan diferenciación terhadap pola musiman dan nonmusiman. Selanjutnya adalah pemilihan modelo terbaik dengan melakukan overfitting. Berdasarkan tabel diatas maka modelo terbaik yang dapat digunakan adala modelo ARIMA (2,1,1) (24,1,12). Karenan memiliki nilai AIC, SC, SSR yang paling sedikit serta hasil diagnóstico check yang baik: Berdasarkan gambar, terlihat bahwa nilai Prob. Lt alfa 0.000 lt 0.05 maka keputusannya adalá tolak H0 yang berarti bahwa datos residual tidak berdistribusi normal. Berdasarkan gambar diatas terlihat pada nilai prob. Semua nilai signifikan (prob. Gt alfa), ole karena itu dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat gejala autokorelasi terhadap datos residual. Berdasarkan gambar diatas terlihat pada nilai prob. Semua nilai signifikan (probabilidad gt alfa), ole karena itu dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat gejala heteroskedastisitas terhadap datos residual. Gambar diatas merupakan hasil pronóstico de los datos del año anterior (12 bulan) ke depan, pada gambar pertama dan kedua dapat dilihat informasi RMSE dan MAE yaitu 176.10 dan 152.29, dan pada gambar ketiga dapat dilihat hasil pronóstico para el día 12 bulan kedepan. Demikian, Selesai juga ini postingan, sungguh panjang dan sedikit melelahkan. Jeje Jika ada, yang, kurang, jelas silahkan, bisa, ditanyakan. Semoga Bermanfaat TENER FUN. Modul Minitab Untuk Peramalan Dengan Metode Arima Dan Doble exponencial libro manual minitab untuk aplikasi analisis ARIMA MODUL MINITAB UNTUK PERAMALAN DENGAN METODO ARIMA DAN DOBLE EXPONENCIAL Minitab adalah programa estadístico yang setiap versinya terus dikembangkan. Gambar 1 memperlihatkan kepada y un aspek-aspek utama dari Minitab. Barra de menú adalah tempat anda memilih perintah-perintah. Barra de herramientas de tombol de tombol de tombol de tombola de fungis y funksi de serigrafía. Perhatikan bahwa tombol-tombol tersebut berubah en el fondo de la ventana Minitab mana yang dibuka. Ventana de la ventana de la ventana de la ventana de la ventana de la ventana de la ventana de la ventana de los datos de la ventana y de la memoria, mengedit, de la melodía y de la información de los datos de la ventana de la ventana de la ventana y de la salida de los meningangs. Pada beberapa babar de perintah-perintah khusus akan diberikan agar anda dapat memasukkan datos kedalam lembar kerja Minitab dan mengaktifkan prosedur peramalan untuk menghasilkan peramalan yang diperlukan. Gambar 1 Layar Minitab Faktor utama yang mempengaruhi pemilihan teknik peramalan adalah identifikasi dan pemahaman pola historis datos. Pola historis data ini bisa dilihat dari diagrama de la base de datos de auto-korelasi sampel. 1 Langkah-langkah mendapatkan diagrama de la parcela Minitab 14 adalah sebagai berikut: 1. Memasukkan data produks pupuk ke dalam kolom C1. Untuk membentuk diagrama de la trama, menú de menú de la barra de menú de la serie 2 Series de la serie de tiempo Plot de la serie Gambar 2 Plot de la barra de menú 2 de la serie de tiempo del diálogo de Kotak Diagrama de la serie de tiempo de la trama y de la trama. Lalu klik Aceptar. 2 Gambar 3 Diálogo de Kotak Diagrama de la serie de tiempo 3. Diálogo de Kotak Serie de tiempo Plot-Simple ditampilkan pada gambar 4. Lalu klik Aceptar. Gambar 4 Serie de tiempo de diálogo de Kotak Plot-Simple 3 Línea de tiempo de Langkah-langkah de la Langkah-langkah de la alarma de la alarma de la alarma de la alarma de la alarma de la alarma 1 Diálogo Kotak Autocorrelación Función mucul pada gambar 6 a. Klik dua kali pada variabel produksi dan hal ini akan muncul disebelah kanan Series. segundo. Masukkan judul (Título) pada ruang yang dikehendaki dan klik Aceptar. (5 límites de significación para las autocorrelaciones) 1,0 0,8 0,6 Autocorrelación 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 0,173146 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 (no-stasioner) maka datos tiempo serie tersebut perlu dilakukan proses diferencias untuk mendapatkan deret yang stasioner. Langkah-langkah proses diferencias sebagai berikut: 1. Untuk membuat datos selisih (diferencias), klik pada menu-menu berikut StatTime SeriesDifferences Diferencias Pilihan berada diatas pilihan Autocorrelation yang ditampilkan gambar 2. 2. Diálogo Kotak Diferencias ditampilkan pada gambar 8. a. Klik dua kali pada variabel produksi pupuk dan hal ini akan muncul disebelah kanan Series. segundo. Tekan Tab untuk menyimpan selisih (diferencias) dan dimasukkan kedalam C2. Datos selisih (diferencias) kini akan muncul dalam hoja de trabajo kolom C2. Gambar 8 Diferencias de Dialogo Kotak 6 Dalam modul ini hanya digunakan dua metodo peramalan yaitu ARIMA dan Double Exponential Smoothing. Double Exponential Smoothing El doble exponencial pada data, lakukan langkah-langkah berikut: 1. El menú de Melalui, el menú de menú de menú y el menú de la barra de menú 9: el de StatTime SeriesDouble Exponencial de suavizado de Gambar 9 Menú Doble Exponencial pada Minitab 2. El diálogo de Muncul kotak Doble Exponencial Suavizado seperti pada gambar 10. a. Klik duala kali variabel produksi dan akan muncul sebagai variabel. segundo. Pada bobot yang akan digunakan sebagai alisar, pilih Optimal ARIMA, kemudian klik Aceptar. Hasilnya diperlihatkan pada gambar 11. 7 Gambar 10 Kotak Dialog Exponencial Doble Gambar 11 Pemulusan Eksponensial Linier Hold Data Produksi Pupuk Doble Exponencial Suavizar Parcelario para produksi 9000000 8000000 7000000 6000000 5000000 4000000 3000000 2000000 1000000 0 3 6 9 12 15 18 Índice 21 24 27 30 Variable A ctual Se ajusta a las constantes de suavizado A lpha (nivel) 0.940976 Gamma (tendencia) 0.049417 A ccuracy Medidas MA PE 1.93411E01 MA D 4.57345E05 MSD 3.26840E11 8 ARIMA Metodo ARIMA sangam baik digunakan untuk mengkombinasikan pola tendencia, faktor musim dan faktor siklus dengan lebih Komprehensif. Desactivar el modelo de itu en los datos de meramalkan de mampu y los datos de los datos históricos de los datos y los datos de los datos de sechera. Salah satu kunci merumuskan modelo ARIMA adalá nilai autokorelasi dan autokorelasi parsial, yang besarnya bervariasi antara -1 sampai 1. Desactivar itu, datos yang dapat dimodelkan dengan modelo ARIMA haruslah stasioner nilai tengah dan stasioner ragam. Langkah yang dilakukan untuk identifikasi modelo awal dari ARIMA tanpa musiman adalah: a. Buat datos de la parcela berdasarkan periode pengamatan (serie). Datos de Jika de datos de pata garis lurus dengan tingkat fluktuasi yang relativo sama maka datos tersebut sudah stasioner. Jika tidak stasioner lakukan diferensiasi. segundo. Jika series telah stasioner, bufé de grafik autokorelasi parsial dari serie de datos. Lihat pola untuk menentukan modelo ARIMA awal. do. Lakukan permodelan ARIMA (p, d, q) sesuai dengan modelo awal yang ditetapkan pada bagian b. Kemudian verifikasi kelayakan modelo yang dihasilkan. re. Lakukan overfitting, yaitu duga modelo dengan nilai p, d, q lebih besar dari yang ditentukan pada modelo awal. mi. Tetapkan modelo yang paling baik dengan melihat MSE. Peramalan dilakukan dengan menggunakan modelo yang terbaik. Untuk datos de la serie de musiman, langkah-langkahnya mirip dengan tanpa musiman, dengan menambahkan model untuk musiman. 1. Archivos de datos de Apabila, archivo de datos de bukalah del menú: Archivo de la hoja de trabajo de la hoja de datos de la hoja de datos de la hoja de cálculo de la hoja de cálculo de StatTime Series 3. Auto-korelasi, Diálogo Kotak Función de Autocorrelación (gambar 6) muncul: a. Klik dua kali variabel produksi dan akan muncul de sebelah kanan serie b. Klik OK dan muncul gambar 7. 4. Sebagai upaya melakukan selisih pada datos, klik menú de la lista de resultados 8: StatTime SeriesDifferences 5. Kotak diálogo Diferencias seperti pada gambar 9 muncul a. Klik dua kali variabel produksi dan akan muncul disebelah kanan serie b. Tab untuk Store diferencias en: dan entrar C2 9 c. Tab untuk Lag: dan entrar 1. Klik OK dan selisih pertama akan muncul di kolom 2 mulai baris 2. 6. Etiqueta variabel C2 dengan Diff1prod. Untuk menghitung auto-korelasi variabel ini, ulangi langkah 2 dengan menggunakan Diff1prod sebagai variabel disebelah kanan deret. 7. Untuk menghitung auto-korelasi parsial dari variabel Diff1prod klik seperti pada gambar 12: StatTime SeriesPertial Autocorrelation Gambar 12 Menú auto-korelasi parsial pada Minitab 8. Diálogo de Kotak Función de autocorrelación parcial muncul seperti pada gambar 13. a. Klik dua kali variabel Diff1prod dan akan muncul disebelah kanan Series. segundo. Klik Aceptar dan muncul gambar 14. 10 Gambar 13 Kotak Dialog Autocorrelación parcial 9. Modelo ARIMA (5,1,5) dijalankan dengan klik menú berikut: StatTime SeriesArima 10. Diálogo Kotak ARIMA muncul seperti gambar 14 a. Klik duala kali variabel produksi dan akan muncul disebelah kanan serie. segundo. Di bawah Nonseasonal di kanan Autoregresivo masukkan 5 di kanan Diferencia masukkan 1 dan 5 di kanan Promedio móvil. do. Karena data telah diselisihkan, klik off kotak Incluir término constante en el modelo. re. Klik pronóstico dan kotak diálogo ARIMA-Forecast muncul. Un poco de meramalkan dua periode depan tempatkan 2 di kanan Plomo: Klik OK. mi. Klik Almacenamiento dan kotak diálogo ARIMA-Almacenaje muncul. Klik kotak di kanan Desactivado por klik Aceptar pada kotak dialogar ARIMA dan bagian bawah gambar muncul. marido. Untuk menghitung auto-korelasi residual, ulangi langkah 2 dengan menggunakan Res1 sebagai variabel di kanan deret. 11 Gambar 14 Kotak Dialog ARIMA 12 relacionados
Comments
Post a Comment