Welche Zeitreihenanalyse sollte verwendet werden?

Sie können Statistik > Zeitreihen > ARIMA für jeden Typ von Zeitreihendaten verwenden. Minitab bietet jedoch weitere Analysen, die Sie abhängig davon verwenden können, ob Ihre Daten eine Trend- oder Saisonkomponente aufweisen.

Die Daten weisen weder eine Trendkomponente noch eine Saisonkomponente auf

Wenn Ihre Daten weder eine Trendkomponente noch eine Saisonkomponente aufweisen, können Sie eine der folgenden Analysen verwenden:

Statistik > Zeitreihen > Gleitender Durchschnitt (MA)
Statistik > Zeitreihen > Einfache exponentielle Glättung

Die Daten weisen eine Trendkomponente, aber keine Saisonkomponente auf

Wenn Ihre Daten eine Trendkomponente, aber keine Saisonkomponente aufweisen, können Sie eine der folgenden Analysen verwenden:

Statistik > Zeitreihen > Trendanalyse
Statistik > Zeitreihen > Zweifache exponentielle Glättung

Mit Trendanalyse wird eine einzelne Gleichung an die Daten angepasst. Dieses Verfahren ist gut geeignet, wenn der Trend eine einheitliche Form ohne Sprünge oder Umkehrungen aufweist. Bei Zweifache exponentielle Glättung wird eine dynamische Trendkomponente verwendet. Dieses Verfahren eignet sich gut, wenn die Daten zyklische Bewegungen, Sprünge oder sogar Umkehrungen im Trend aufweisen.

Die Daten weisen eine Saisonkomponente auf

Wenn Ihre Daten eine Saisonkomponente (mit oder ohne Trend) aufweisen, können Sie eine der folgenden Analysen verwenden:

Statistik > Zeitreihen > Zerlegung
Statistik > Zeitreihen > Winters-Methode

Verwenden Sie Winters-Methode, wenn Sie mit dem Zeitreihenmodell Prognosen erstellen möchten. Zerlegung sollte in der Regel nicht zum Erstellen von Prognosen verwendet werden, kann aber beim Untersuchen der Komponenten von Zeitreihen hilfreich sein. Mit Zerlegung können Sie beispielsweise Ihren Vorgesetzten Charakteristika von Zeitreihen präsentieren.