Qué análisis de series de tiempo se incluyen en Minitab Minitab ofrece varios métodos sencillos de predicción y suavizado, métodos de análisis de correlación y técnicas de modelado ARIMA para analizar sus datos de series de tiempo. Trama de series de tiempo Para trazar los datos en orden de tiempo para determinar si hay una tendencia o patrón estacional, cree un gráfico de series temporales. En Minitab, elija Stat gt Serie de tiempo gt Ploteo de series de tiempo. Análisis de tendencias Para ajustar líneas de tendencia utilizando un modelo de tendencia lineal, cuadrática, de crecimiento o curva S, realice un análisis de tendencias. En Minitab, seleccione Stat gt Series de tiempo gt Trend Analysis. Descomposición Para ajustar un modelo que pesa todas las observaciones igualmente para determinar el mejor ajuste de regresión, realice un análisis de descomposición. Utilice cuando su serie exhibe un patrón estacional, con o sin una tendencia. En Minitab, seleccione Stat gt Series de tiempo gt Decomposition. Promedio móvil Para suavizar su serie utilizando un método que promedia las observaciones recientes y excluye las observaciones más antiguas, utilice un método de media móvil. No utilice cuando su serie exhibe una tendencia. En Minitab, elija Stat gt Series de tiempo gt Promedio móvil. Suavizado exponencial simple Para suavizar su serie usando un método que dé pesos decrecientes a observaciones más antiguas cuando su serie temporal no exhibe una tendencia o un patrón estacional, utilice un solo método exponencial de suavizado. En Minitab, elija Stat gt Series temporales gt Single Exp Smoothing. Doble suavizado exponencial Para suavizar su serie usando un método que da pesos decrecientes a observaciones más antiguas cuando su serie temporal muestra una tendencia pero no un patrón estacional, utilice un método de suavizado exponencial doble. En Minitab, seleccione Stat gt Series de tiempo gt Double Exp Smoothing. Método Winters Para suavizar su serie usando un método que da pesos decrecientes a observaciones más antiguas cuando su serie de tiempo exhibe un patrón estacional, con o sin una tendencia, utilice el método Winters de suavizado. En Minitab, elija Stat gt Series de tiempo gt Winters Method. Diferencias Crear una nueva columna de datos para análisis personalizados y gráficos y almacenar las diferencias entre las observaciones dentro de una serie. En Minitab, elija Stat gt Series de tiempo gt Differences. Lag Crear una nueva columna de datos para análisis personalizados y gráficos y cambiar una serie hacia abajo por un número específico de filas en la hoja de cálculo. En Minitab, elija Stat gt Series de tiempo gt Lag. Autocorrelación Para medir cuán bien se correlacionan las observaciones en diferentes puntos del tiempo y buscar un patrón estacional, realice un análisis de autocorrelación. Utilice este análisis junto con la función de autocorrelación parcial para identificar los componentes de un modelo ARIMA. En Minitab, elija Stat gt Serie de tiempo gt Autocorrelación. Autocorrelación parcial Para medir cuán bien las observaciones pasadas de una serie de tiempo se correlacionan con las observaciones futuras, mientras se contabilizan las observaciones que están entre el par de correlación, realice un análisis de autocorrelación parcial. Utilice este análisis junto con la función de Autocorrelación para identificar los componentes de un modelo ARIMA. En Minitab, seleccione Stat gt Series de tiempo gt Autocorrelación Parital. Correlación cruzada Para determinar si una serie predice otra representando las correlaciones entre las dos series en diferentes momentos, realice un análisis de correlación cruzada. En Minitab, seleccione Stat gt Series de tiempo gt Cross Corrélation. ARIMA Para montar un modelo con componentes auto-regresivos, de diferencia y de media móvil, realice un ARIMA. Para adaptarse a un modelo ARIMA, debe comprender la estructura de autocorrelación y autocorrelación parcial de su serie. En Minitab, seleccione Stat gt Series temporales gt ARIMA. Copyright 2017 Minitab Inc. Todos los derechos reservados. Al utilizar este sitio, usted acepta el uso de cookies para análisis y contenido personalizado. Lea nuestra políticaCómo hacer media móvil en minitab Cómo hacer media móvil en minitab Thanx para mi enviar mi enlace. Pero adems Obama dijo que el 19 dio los detalles de unagreg. Son de calidad, aceptan clientes de EE. UU., tienen binarios de 60 segundos. Este robot fue desarrollado por un equipo de expertos profesionales de Forex. Además de negociar venta corta. 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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 random 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 random 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-sifat 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 Data Runtun Waktu Salah satu aspek yang paling penting dalam penyeleksian metode peramalan yang sesuai untuk data runtun waktu adalah untuk mempertimbangkan perbedaan tipe pola data. Ada empat tipe umum. horizontal, trend, seasonal, dan cyclical. Ketika data observasi berubah-ubah di sekitar tingkatan atau rata-rata yang konstan disebut pola horizontal . Sebagai contoh penjualan tiap bulan suatu produk tidak meningkat atau menurun secara konsisten pada suatu waktu dapat dipertimbangkan untuk pola horizontal. Ketika data observasi naik atau menurun pada perluasan periode suatu waktu disebut pola trend . Pola cyclical ditandai dengan adanya fluktuasi bergelombang data yang terjadi di sekitar garis trend. Ketika observasi dipengaruhi oleh faktor musiman disebut pola seasonal yang ditandai dengan adanya pola perubahan yang berulang secara otomatis dari tahun ke tahun. Untuk runtun tiap bulan, ukuran variabel komponen seasonal runtun tiap Januari, tiap Februari, dan seterusnya. Untuk runtun tiap triwulan ada elemen empat musim, satu untuk masing-masing triwulan. Single Moving Average Rata-rata bergerak tunggal (Moving average) untuk periode t adalah nilai rata-rata untuk n jumlah data terbaru. Dengan munculnya data baru, maka nilai rata-rata yang baru dapat dihitung dengan menghilangkan data yang terlama dan menambahkan data yang terbaru. Moving average ini digunakan untuk memprediksi nilai pada periode berikutnya. Model ini sangat cocok digunakan pada data yang stasioner atau data yang konstant terhadap variansi . tetapi tidak dapat bekerja dengan data yang mengandung unsur trend atau musiman. Rata-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan data terakhir (Ft), dan menggunakannya untuk memprediksi data pada periode selanjutnya. Metode ini 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 (smoothing) . Dibanding dengan rata-rata sederhana (dari satu data masa lalu) rata-rata bergerak berorde T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T periode tarakhir dari data yang diketahui. Jumlah titik data 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 data 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 periode januari 2017 sampai dengan April 2017 menghasilkan data penjualan sebagai berikut : Manajemen ingin meramalkan hasil penjualan menggunakan metode peramalan yang cocok dengan data 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 data di atas dan berikan alasannya. Baiklah sekarang kita mulai, kita mulai dari Single Moving Average. Adapun langkah-langkah melakukan forcasting terhadap data penjualan pakaian sepak bola adalah: Membuka aplikasi Minitab dengan melakukan double click pada icon desktop. Setelah aplikasi Minitab terbuka dan siap digunakan, buat nama variabel Bulan dan Data kemudian masukkan data sesuai studi kasus. Sebelum memulai untuk melakukan forecast, terlebih dahulu yang harus dilakukan adalah melihat bentuk sebaran data runtun waktunya, klik menu Graph 8211 Time Series Plot 8211 Simple, masukkan variabel Data ke kotak Series, sehingga didapatkan output seperti gambar. Selanjutnya untuk melakukan forecasts dengan metode Moving Average single orde 3, klik menu Stat 8211 Time Series 8211 Moving Average. . sehingga muncul tampilan seperti gambar dibawag, pada kotak Variable: masukkan variabel Data, pada kotak MA length: masukkan angka 3, selanjutnya berikan centang pada Generate forecasts dan isi kotak Number of forecasts: dengan 1. Klik button Option dan berikan judul dengan MA3 dan klik OK. Selanjutnya klik button Storage dan berikan centang pada Moving averages, Fits (one-period-ahead forecasts), Residuals, dan Forecasts, klik OK. Kemudian klik Graphs dan pilih Plot predicted vs. actual dan OK. Sehingga muncul output seperti gambar dibawah ini, Pada gambar diatas, terlihat dengan jelas hasil dari forecast data tersebut, pada periode ke-17 nilai ramalannya adalah 24, denngan MAPE, MAD, dan MSD seperti pada gambar diatas. Cara peramalan dengan metode Double Moving Average dapat dilihat DISINI. ganti saja langsung angka-angkanya dengan data sobat, hehhe. maaf yaa saya tidak jelaskan, lagi laperr soalnya :D demikian postingannya, semoga bermanfaat. Terimakasih atas kunjungannya.
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