Insira seus dados para Análise de tendência

Estat > Séries temporais > Análise de tendência

Insira seus dados

Em Variável, insira uma coluna de dados numéricos que foram coletados a intervalos regulares e registrados em ordem temporal. Se os seus dados estiverem em várias colunas (por exemplo, você tem os dados para cada ano em uma coluna separada), você deve empilhar os dados em uma única coluna.

Nesta worksheet, Vendas contém o número de computadores vendidos a cada mês.

C1
Vendas
195000
213330
208005
249000
237040

Tipo de Modelo

Sob Tipo de Modelo, especifique o tipo de modelo que coincide com a tendência em seus dados. Para escolher entre estes quatro modelos:
  • Represente graficamente os dados usando Gráfico de séries temporais. Em seguida, compare o seu gráfico com os números a seguir para determinar o tipo correto de modelo.
  • Você pode ajustar os quatro modelos e comparar as medidas de precisão (MAPE, DAM, e DMQ). Escolha o modelo com as menores medidas de precisão.
Linear

Os dados ajustam uma linha, o que indica que a taxa de variação é uniforme ao longo do tempo. O modelo é Yt = β0 + (β1 * t) + et. Neste modelo, β1 representa a mudança média de um período para o próximo.

Quadrático

Os dados têm uma curvatura, o que indica que a taxa de variação varia ao longo do tempo. O modelo é Yt = β0+ β1 * t + (β2* t2) + et.

Crescimento exponencial

Os dados têm uma curvatura acentuada, o que indica que a taxa de variação varia mais rapidamente ao longo do tempo. Por exemplo, uma conta de poupança pode exibir crescimento exponencial. O modelo é Yt = β0 * β1t * et.

Curva S (logística Pearl-Reed)

Os dados têm uma forma de S, os quais indicam qual direção da mudança varia ao longo do tempo. O modelo é Yt = (10a) / (β0 + β1 * β2t).

Gerar previsões

Complete as etapas a seguir para gerar previsões para sua série temporal.

  1. Selecione Gerar previsões.
  2. Em Número de previsões, insira o número de períodos consecutivos para o qual deseja previsões.
  3. Em Inicialização na origem, especifique o número da linha para a primeira previsão. Se você deixar este campo em branco, o Minitab inicia as previsões no final da série temporal.

    Se você inserir um valor, o Minitab utiliza apenas os dados até aquele número de linha para as previsões. Os valores de previsão são diferentes dos ajustes porque o Minitab usa todos os dados para calcular os ajustes.

    Por exemplo, um analista tem dados mensais de janeiro a dezembro. Em dezembro, ele quer gerar uma previsão para o próximo mês, mas os dados de dezembro estão incompletos. Em Número de previsões, o analista insere 2. Em Inicialização na origem, o analista insere 12. O Minitab usa os dados até novembro para gerar previsões para dezembro e janeiro.