A analista de marketing quer prever as vendas de um taco de golfe. O analista coleta dados de vendas anteriores para prever as vendas do produto nos próximos três meses.
- Abra os dados amostrais, VendasDriverGolfe.MWX.
- Selecione .
- Em Variável, insira Vendas.
- Em Comprimento sazonal, insira 12.
- Em Tipo de Modelo, selecione Aditivo.
- Selecione Gerar previsões. Em Número de previsões, insira 3.
- Clique em OK.
Interpretar os resultados
O gráfico de decomposição da série temporal mostra que o modelo deixa de predizer os dados no final das séries. Isso indica que a decomposição não modela adequadamente a tendência ou o padrão sazonal. O analista deve tentar o método de Winters para determinar se ele fornece um melhor ajuste para os dados.
Método
| Tipo de modelo | Modelo Aditivo |
|---|---|
| Dados | Vendas |
| Tamanho | 48 |
| NFaltantes | 0 |
Equação de Tendência Ajustada
| Yt = 173,06 + 2,111 × t |
|---|
Índices Sazonais
| Período | Índice |
|---|---|
| 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 |
Medições de Precisão
| MAPE | 7,265 |
|---|---|
| DAM | 16,621 |
| DPM | 518,119 |
Previsões
| Período | Previsão |
|---|---|
| 49 | 233,672 |
| 50 | 246,367 |
| 51 | 255,312 |
| 52 | 264,256 |
| 53 | 283,659 |
| 54 | 334,396 |
