Eingeben der Daten
Geben Sie im Feld Variable eine Spalte mit numerischen Daten ein, die in regelmäßigen Intervallen erfasst und in zeitlicher Reihenfolge aufgezeichnet wurden. Wenn sich die Daten in mehreren Spalten befinden (z. B. die Daten für jedes Jahr in einer separaten Spalte), müssen Sie die Daten in einer einzigen Spalte stapeln.
In diesem Arbeitsblatt enthält die Spalte Verkäufe die Anzahl der Computer, die jeden Monat verkauft werden.
| C1 |
|---|
| Verkäufe |
| 195000 |
| 213330 |
| 208005 |
| 249000 |
| 237040 |
Gewichtung für die Glättung
Mit den Gewichtungen wird der Grad der Glättung angepasst, indem festgelegt wird, wie die einzelnen Komponenten auf aktuelle Bedingungen reagieren. In der Regel möchten Sie die Daten so glätten, dass das Rauschen (unregelmäßige Schwankungen) reduziert wird und das Muster besser erkennbar ist. Glätten Sie die Daten jedoch nicht so stark, dass wichtige Details verloren gehen.
Wenn Sie nicht wissen, welche Gewichtung geeignet ist, wählen Sie Optimale ARIMA aus. Nachdem Sie das Zeitreihendiagramm untersucht haben, können Sie die Gewichtung anheben oder absenken. Niedrigere Gewichtungen führen zu einer glatteren Linie, höhere Gewichtungen zu einer weniger glatten. Verwenden Sie für verrauschte Daten niedrigere Gewichtungen, damit die geglätteten Werte nicht dem Rauschen folgen.
- Optimale ARIMA
- Minitab verwendet die Gewichtung, mit der die Summe der quadrierten Residuen in einem ARIMA(0;1;1)-Modell minimiert wird. Ein ARIMA(0;1;1)-Modell berechnet die Differenzen in den Daten und umfasst einen Term des gleitenden Durchschnitts der Ordnung 1.
- Verwenden
- In der Regel funktioniert eine Gewichtung zwischen 0 und 1 gut. Verwenden Sie für verrauschte Daten niedrigere Gewichtungen, damit die geglätteten Werte nicht dem Rauschen folgen. Bei niedrigeren Gewichtungen erhalten neuere Daten weniger Gewicht, wodurch eine glattere Linie entsteht. Bei höheren Gewichtungen erhalten neuere Daten mehr Gewicht, wodurch eine weniger glatte Linie entsteht. Verwenden Sie eine Gewichtung von 1, um naive Prognosen zu berechnen. Weitere Informationen zu naiven Prognosen finden Sie unter Prognosen mit der Zeitreihenanalyse; klicken Sie dort auf „Was sind naive Prognosen?“.
Gewichtung = 0,2
Gewichtung = 0,8
Prognosen erstellen
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Prognosen für Ihre Zeitreihe zu erstellen.
- Wählen Sie Prognosen erstellen aus.
- Geben Sie im Feld Anzahl der Prognosen die Anzahl der aufeinander folgenden Perioden ein, für die Sie Prognosen erstellen möchten.
- Geben Sie im Feld Start bei
Ausgangswert die Zeilennummer für die erste Prognose an. Wenn Sie dieses Feld leer lassen, beginnt Minitab mit den Prognosen am Ende der Zeitreihe.
Wenn Sie einen Wert eingeben, verwendet Minitab für die Prognosen nur die Daten bis zu dieser Zeilennummer. Die Prognosewerte weichen von den Anpassungen ab, weil Minitab für die Berechnung der Anpassungen alle Daten verwendet.
Einem Analytiker liegen beispielsweise monatliche Daten von Januar bis Dezember vor. Im Dezember möchte der Analytiker eine Prognose für den nächsten Monat erstellen, die Daten von Dezember sind jedoch unvollständig. Der Analytiker gibt im Feld Anzahl der Prognosen den Wert 2 und im Feld Start bei Ausgangswert den Wert 12 ein. Minitab verwendet die Daten bis November, um Prognosen für Dezember und Januar zu erstellen.
