使用する時系列分析

あらゆるタイプの時系列データについて、統計 > 時系列分析 > ARIMA (自己回帰和分移動平均)を使用できます。ただし、Minitabには、データにトレンド成分または季節成分があるかどうかに応じて使用できる、代替分析法が用意されています。

データにトレンド成分や季節成分がない場合

データにトレンド成分や季節成分がない場合は、次のいずれかの分析法を使用できます。
  • 統計 > 時系列分析 > 移動平均
  • 統計 > 時系列分析 > 1系列指数平滑化

データにトレンド成分があり、季節成分はない場合

データにトレンド成分があり、季節成分はない場合は、次のいずれかの分析法を使用できます。
  • 統計 > 時系列分析 > トレンド分析
  • 統計 > 時系列分析 > 二重指数平滑化

トレンド分析では、トレンドがシフトや反転のない一定の形状に従う場合にうまく適合する、単一の方程式をデータに当てはめます。二重指数平滑化では、循環変動、トレンドのシフト、またはトレンドの反転がデータに存在する場合に良好に適合する動的トレンド成分を使用します。

データに季節成分がある場合

データに季節成分がある場合(トレンドの有無に無関係)は、次のいずれかの分析法を使用できます。
  • 統計 > 時系列分析 > 分解
  • 統計 > 時系列分析 > Winterの方法

時系列モデルを使用して予測を行う場合は、ウィンターの方法を使用します。通常は、分解を使用して予測を行うべきではありませんが、時系列の成分を調べる場合に役立ちます。たとえば、分解を使用して、時系列の概念を管理に伝達することが可能です。

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