이동 평균[MA]에 대한 데이터 입력

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데이터 입력

분석하려는 데이터 열을 지정하려면 다음 단계를 수행하십시오.

  1. 변수에 정기적으로 수집되고 시간순으로 기록된 수치 데이터의 열을 입력합니다. 데이터가 여러 열에 있는 경우(예를 들어, 별도의 열에 각 연도에 대한 데이터가 있는 경우) 데이터를 단일 열에 쌓아야 합니다.
  2. MA 길이에 Minitab에서 이동 평균[MA]을 계산하기 위해 사용하는 연속적 관측치의 수를 입력합니다. 예를 들어, 월별 데이터의 경우 값이 3이면 3월의 이동 평균[MA]이 3월, 2월, 1월의 관측치의 평균이라는 것을 나타냅니다. 계절 패턴이 있는 경우 길이를 계절 패턴의 길이와 같게 설정할 수 있습니다.
    이동 평균[MA] 길이에 따라 평활의 양이 조정됩니다. 일반적으로 데이터를 충분히 평활화하여 잡음(불규칙한 변동)을 줄여 패턴이 더 분명하게 보이도록 해야 합니다. 그러나 데이터를 너무 많이 평활화하여 중요한 상세 정보가 유실되는 일은 없도록 해야 합니다. 값이 낮을수록 선이 덜 평활됩니다. 값이 높을수록 선이 더 평활됩니다. 단순 예측값을 계산하려면 이동 평균[MA] 길이 1을 사용하십시오. 단순 예측에 대한 자세한 내용을 보려면 시계열 분석을 사용한 예측에서 "단순 예측의 정의"를 클릭하십시오.
    이동 평균[MA] = 2
    이동 평균[MA] = 6

이 워크시트의 판매량에는 매월 판매되는 컴퓨터의 수가 포함됩니다.

C1
판매량
195000
213330
208005
249000
237040

이동 평균[MA] 가운데 배치

각 이동 평균[MA] 값을 범위의 끝이 아니라 중심에 표시하려면 이 항목을 선택합니다.

이동 평균[MA] 값이 5인 경우, Minitab에서는 처음 5개 값의 평균을 계산하여 위치 3에 평균을 표시합니다.

중심화됨

이동 평균[MA] 값이 5인 경우, Minitab에서는 처음 5개 값의 평균을 계산하여 위치 5에 표시합니다.

중심화되지 않음

적합치를 표시하는 경우, Minitab에서는 이동 평균[MA] 값의 1 위치 앞에서 시작합니다.

예측 생성

시계열에 대한 예측값을 생성하려면 다음 단계를 수행하십시오.

  1. 예측 생성을 선택합니다.
  2. 예측 수에 예측하려는 연속된 기간의 수를 입력합니다.
  3. 예측 시점에 첫 번째 예측값에 대한 행 번호를 지정합니다. 이 필드를 비워둘 경우 Minitab에서는 시계열의 끝에서 예측값을 시작합니다.

    사용자가 값을 입력하면 Minitab에서는 해당 열 번호까지의 데이터만 예측 값에 사용합니다. Minitab에서는 모든 데이터를 사용하여 적합치를 계산하기 때문에 예측값은 적합치와 다릅니다.

    예를 들어, 한 분석가가 1월부터 12월까지의 월별 데이터를 가지고 있습니다. 분석가는 12월에 다음 달에 대한 예측값을 생성하려고 하지만, 12월의 데이터가 불안전합니다. 분석가는 예측 수에 2를 입력하고 예측 시점에 12를 입력합니다. Minitab에서는 11월까지의 데이터를 사용하여 12월과 1월에 대한 예측값을 생성합니다.
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