ウィンターの方法の例

あるビジネスの地方支店の予算計画担当者が、翌年の電気の料金を予測したいと考えています。そこで、将来のエネルギー使用料金を予測するために過去84回の課金期間の使用料金データを収集します。

  1. サンプルデータエネルギー使用料金.MTWを開きます。
  2. 統計 > 時系列分析 > Winterの方法を選択します。
  3. 変数に、電気料金を入力します。
  4. 季節長に、「12」と入力します。
  5. 予測するを選択します。予測数に、「12」と入力します。
  6. OKをクリックします。

結果を解釈する

このWinterの方法のプロットでは、適合値がデータに密接に従い、データの終わりで季節パターンとトレンドが安定します。よって予算作成者は、翌年の電気料金の予測は正確である確率が高いと結論付けることができます。

電気料金のWinterの方法

方法 モデルタイプ 乗法的方法 データ 電気料金 長さ 84
平滑化定数 α (水準) 0.2 γ (トレンド) 0.2 δ (季別) 0.2
精度の測度 MAPE 3.76 MAD 62.87 MSD 6448.08
予測 期間 予測 下限 上限 85 1607.56 1453.52 1761.60 86 1568.33 1411.87 1724.78 87 1845.46 1686.32 2004.61 88 1990.05 1827.96 2152.15 89 1964.94 1799.63 2130.24 90 1992.04 1823.29 2160.78 91 2231.43 2059.03 2403.83 92 2235.76 2059.49 2412.03 93 2007.06 1826.72 2187.39 94 1937.18 1752.60 2121.76 95 1795.32 1606.32 1984.31 96 1890.92 1697.36 2084.48

Winterの方法のプロット: 電気料金

本サイトを使用すると、分析およびコンテンツのカスタマイズのためにクッキーが使用されることに同意したことになります。  当社のプライバシーポリシーをご確認ください