한 마케팅 분석가가 골프 드라이버의 판매를 예측하려고 합니다. 이 분석가는 향후 3개월 간의 제품 판매를 예측하기 위해 이전의 판매 데이터를 수집합니다.
- 표본 데이터를 엽니다 골프드라이버판매.MTW.
- 을 선택합니다.
- 변수에 판매량을 입력합니다.
- 계절 길이에 12을입력합니다.
- 모형 유형에서 가법을(를) 선택합니다.
- 예측 생성을 선택합니다. 예측 수에 3을입력합니다.
- 확인을(를) 클릭합니다.
결과 해석
시계열 분해 그림은 모형이 계열의 끝에서 데이터를 과소 예측한다는 것을 보여줍니다. 이는 분해가 추세 또는 계절 패턴을 적절하게 모형화하지 않는다는 것을 나타냅니다. 분석가는 Winters의 방법을 사용하여 데이터에 대한 더 나은 적합치를 제공하는지 여부를 확인해야 합니다.
방법
| 모형 유형 | 가법 모형 |
|---|---|
| 데이터 | 판매량 |
| 길이 | 48 |
| 결측값 개수 | 0 |
적합된 추세 방정식
| Yt = 173.06 + 2.111×t |
|---|
계절 인덱스
| 기간 | 인덱스 |
|---|---|
| 1 | -42.8472 |
| 2 | -32.2639 |
| 3 | -25.4306 |
| 4 | -18.5972 |
| 5 | -1.3056 |
| 6 | 47.3194 |
| 7 | 84.1111 |
| 8 | 30.5278 |
| 9 | 23.2361 |
| 10 | 4.1111 |
| 11 | -22.8472 |
| 12 | -46.0139 |
정확도 측도
| MAPE | 7.265 |
|---|---|
| MAD | 16.621 |
| MSD | 518.119 |
예측
| 기간 | 예측 |
|---|---|
| 49 | 233.672 |
| 50 | 246.367 |
| 51 | 255.312 |
| 52 | 264.256 |
| 53 | 283.659 |
| 54 | 334.396 |
