で表示するグラフを選択するベスト ARIMA モデルによる予測

グラフは、分析によって最適なモデルとして識別されるモデル用です。

残差の自己相関関数（ACF）プロット

残差の自己相関関数 (ACF) を表示します。このプロットを使用して、残差が相関していないことを確認します。自己相関残差が存在することは、モデル項を変更する必要がある可能性があることを示しています。

残差の偏自己相関関数（PACF）プロット

残差の偏自己相関関数 (PACF) を表示します。このプロットを使用して、残差が相関していないことを確認します。自己相関残差が存在することは、モデル項を変更する必要がある可能性があることを示しています。

時系列プロット

Minitabに時系列プロットを表示するかどうかを指定します。分析で変換を使用する場合、結果には元の系列と変換された系列のプロットが含まれます。

タイムスケールのスタンプ列

時系列プロットのX軸ラベルを含む列を入力します。

次のプロットの残差

次の残差プロットに標準化残差と正則残差のどちらを使用するかを選択します。通常、標準化残差を使用するのは、残差が正規分布に従うという仮定が、標準化残差が異常に大きい場合(2より大きく、-2より小さい場合など)のガイドラインを提供するためです。残差のタイプの詳細については、「」を参照してください Minitabに含まれる残差の種類。

個別プロット

含める残差プロットを選択する場合に選択します。

残差のヒストグラム

残差の形状と広がりを表示します。残差のヒストグラムを使用して、データが歪んでいるかどうか、またはデータに外れ値があるかどうかを判断します。

残差の正規プロット

残差の正規確率プロットを表示します。残差の正規プロットを使用して、残差が正規分布しているかどうかを判断します。

残差対適合値

残差対適合値を表示します。残差対適合値プロットを使用して、残差が不偏で一定の分散を持つかどうかを判断します。

残差対データ順序

残差対データ順序を表示します。X軸上に各データ点の行番号が表示されます。残差対次数プロットを使用して、観測期間中の適合値が観測値と比較される精度を確認します。

一覧表示

4つの残差プロットをすべて1つのグラフにまとめて表示する場合に選択します。

残差対変数

残差に対してプロットする1つ以上の変数を入力します。残差対変数プロットを使用して、分析にない変数が応答に体系的に影響するかどうかを評価します。