어떤 시계열 분석을 사용해야 합니까?

모든 유형의 시계열 데이터에 대해 통계분석 > 시계열 > ARIMA을 사용할 수 있습니다. 그러나 Minitab에서는 데이터에 추세 또는 계절 성분이 있는지 여부에 따라 사용할 수 있는 대체 분석을 제공합니다.

데이터에 추세 또는 계절 성분이 없습니다.

데이터에 추세나 계절 성분이 없는 경우 다음 분석 중 하나를 사용할 수 있습니다.
  • 통계분석 > 시계열 > 이동 평균[MA]
  • 통계분석 > 시계열 > 단일 지수 평활

데이터에 추세 성분이 있지만 계절 성분은 없습니다.

데이터에 추세 성분이 있지만 계절 성분은 없는 경우 다음 분석 중 하나를 사용할 수 있습니다.
  • 통계분석 > 시계열 > 추세 분석
  • 통계분석 > 시계열 > 이중 지수 평활

추세 분석은 단일 방정식을 데이터에 적합시키며 이는 추세가 이동이나 반전 없이 일관된 형상을 따를 때 제대로 작동합니다. 이중 지수 평활은 데이터에 순환 이동, 추세의 이동 또는 심지어 추세의 반전이 있을 때 제대로 작동하는 동적 추세 성분을 사용합니다.

데이터에 계절 성분이 있습니다.

데이터에 (추세 성분은 있거나 없고) 계절 성분이 있는 경우 다음 분석 중 하나를 사용할 수 있습니다.
  • 통계분석 > 시계열 > 분해
  • 통계분석 > 시계열 > Winters의 방법

시계열 모형을 사용하여 예측값을 생성하려면 Winters의 방법을 사용합니다. 일반적으로 예측값을 생성하는 데는 분해을 사용하지 말아야 하지만 시계열의 성분을 조사하는 것이 유용할 수 있습니다. 예를 들어, 시계열 개념을 관리자에 전달하기 위해 분해을 사용할 수 있습니다.

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