추세 분석에 대한 주요 결과 해석

추세 분석을 해석하려면 다음 단계를 수행하십시오. 주요 결과에는 적합된 추세 방정식, 정확도 측도 및 예측값이 포함됩니다.

1단계: 모형이 데이터에 적합한지 여부 확인

모형이 데이터에 적합한지 여부를 확인하려면 추세 분석 그림을 조사하십시오. 적합치가 실제 데이터를 가깝게 따르면 모형이 데이터를 적합하는 것입니다. 이상적으로는 데이터 점들이 적합선 주위에 랜덤하게 분포해야 합니다.
  • 모형이 데이터에 적합하면 이중 지수 평활을 수행하고 두 모형을 비교할 수 있습니다.
  • 모형이 데이터를 적합하지 않는 경우에는 분석을 다시 수행하고 다른 유형의 모형을 선택하십시오. 선형 모형을 적합하고 데이터에 곡면성이 보이는 경우 2차, 지수 또는 S-곡선 모형을 선택하십시오. 어느 모형도 데이터를 적합하지 않으면 다른 시계열 분석을 사용하십시오. 자세한 내용은 어떤 시계열 분석을 사용해야 합니까?에서 확인하십시오.

이 추세 분석 그림에서는 적합치가 데이터를 가깝게 따르며, 이는 모형이 데이터에 적합하다는 것을 나타냅니다.

2단계: 모형의 적합치를 다른 모형과 비교

모형의 적합치를 다른 시계열 모형과 비교하려면 정확도 측도(MAPE, MAD, MSD)를 사용합니다. 이러한 통계량 자체는 유용하지 않지만 다른 방법을 사용하여 얻은 적합치를 비교하는 데 사용할 수 있습니다. 3가지 통계량은 모두 일반적으로 값이 작을수록 모형이 더 잘 적합하다는 것을 나타냅니다. 단일 모형에 3개의 통계량 모두에 대한 가장 낮은 값이 없는 경우 MAPE가 일반적으로 많이 사용되는 측정값입니다.
참고

정확도 측도는 데이터 끝에서 1주기를 예측할 때 예상할 수 있는 정확도를 나타냅니다. 따라서 2주기 이상 예측하는 경우의 정확도는 나타내지 않습니다. 예측을 위해 모형을 사용하는 경우 정확도 측도만을 기준으로 결정을 내리지 말아야 합니다. 또한 모형의 적합치를 조사하여 예측값과 모형이, 특히 계열의 끝에서 데이터를 가깝게 따르는지 확인해야 합니다.

모형 1

정확도 측도 MAPE 8.1976 MAD 3.6215 MSD 22.3936

모형 2

정확도 측도 MAPE 6.9551 MAD 2.7506 MSD 11.2702
주요 결과: MAPE, MAD, MSD

이 결과에서는 세 숫자가 모두 두 번째 모형의 경우 첫 번째 모형보다 낮습니다. 따라서 두 번째 모형의 적합도가 더 높습니다.

3단계: 예측값이 정확한지 여부 확인

예측값이 정확할지 여부를 확인하려면 추세 분석 그림의 끝 및 예측값을 조사하십시오. 적합치는 특히 계열의 끝에서 데이터를 가깝게 따라야 합니다. 적합치가 계열의 끝에서 데이터로부터 멀어지기 시작하면 기본 추세가 변경될 수도 있습니다. 추세가 변경되면 모형이 정확한 예측값을 생성하지 못할 수도 있습니다. 이 경우 장기간 추세가 일관되지 않은지 여부를 확인하려면 더 많은 데이터를 수집하십시오.

예측값이 정확해 보이더라도 향후 3기간 이상의 예측값에 대해서는 주의하십시오. 짧은 기간의 데이터에서 관측된 추세는 더 큰 주기의 일부일 수 있으며 앞으로는 계속되지 않을 수도 있습니다. 추세는 급변할 수도 있으므로 일반적으로 향후 2 또는 3기간만 예측해야 합니다.

이 추세 분석 그림에서는 적합치가 특히 계열의 끝에서 데이터를 가깝게 따릅니다. 향후 3개월 간의 예측값이 정확하다는 결론을 내릴 수 있습니다.

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