에 대한 데이터 고려 사항최상의 ARIMA 모형으로 예측

결과가 유효한지 확인하려면 데이터를 수집하고 분석을 수행하며 결과를 해석할 때 다음 지침을 고려하십시오.

데이터를 연대순으로 기록

시계열 데이터는 정기적으로 수집되고 시간순으로 기록됩니다. 데이터를 수집한 것과 같은 순서로 워크시트에 기록해야 합니다. 데이터가 연대순이 아닌 경우 데이터에서 시간과 관련된 패턴을 평가할 수 없습니다. 그러나 을 사용하여 계량형 변수 쌍 간의 관계를 계속 조사할 수 있습니다산점도.

추세나 패턴을 평가하기에 충분한 데이터 수집

데이터의 추세나 패턴을 완전히 평가할 수 있도록 충분한 데이터를 수집합니다. 예를 들어, 관측된 패턴이 장기적인 패턴이며 단기적인 이상이 아니라고 확신할 수 있을 만큼 충분한 데이터가 필요합니다.

적절한 시간 간격으로 데이터 수집

탐지할 패턴을 기준으로 시간 간격을 선택합니다. 예를 들어 공정에서 월별 패턴을 확인하려면 매월 동일한 시간에 데이터를 수집하십시오. 매주 데이터를 수집하는 경우 월별 패턴이 주별 데이터 때문에 사라질 수 있습니다. 분기마다 데이터를 수집하면 분기별 평균을 구할 때 월별 패턴이 사라질 수 있습니다.

특정 시간 간격과 관련된 패턴이 아니라 시간 경과에 따른 일반적인 추세나 변동만 확인하는 경우 간격 길이는 중요하지 않습니다.