双指数平滑 输入数据

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输入数据

变量中,输入定期收集并按时间顺序记录的数值数据列。如果数据位于多列(例如,每年的数据都在一个单独的列中),您必须将数据堆叠到单个列中。

在该工作表中,销售量包含每个月销售的计算机数。

C1
销售量
195000
213330
208005
249000
237040

平滑中使用的权重

权重通过定义每个分量对当前条件的响应方式来调整平滑量。通常,您希望对数据进行充分的平滑处理以降低噪声(不规则的波动),以便模式更明显。但是,不要对数据进行太多的平滑处理,以免丢失重要的细节。

如果您不知道适合的权重,请选择最优综合自回归移动平均 (ARIMA)。然后,可以在检查时间序列图后增加或减小权重。权重越小,生成的线越平滑;权重越大,生成的线越不平滑。对于包含噪声的数据应使用较小的权重,以便平滑值不会随噪声波动。

最优综合自回归移动平均 (ARIMA)
Minitab 使用对 ARIMA (0,2,2) 模型中的残差平方和进行最小化的权重。ARIMA (0,2,2) 模型计算数据的第二个差分并包括 2 阶的移动平均项。
指定权重
为这两个平滑权重输入值。
水平
水平类似于观测值的移动平均值。通常,水平权重介于 0 和 1 之间即可。
趋势
趋势类似于连续观测值之间差异的移动平均值。通常,趋势权重介于 0 和 1 之间即可。

权重越低,赋予最近数据的权重越低,因此预测值(绿色)服从整体趋势。

趋势 = 0.03

权重越高,赋予最近数据的权重越高,因此预测值服从数据末端的趋势。

趋势 = 0.80

生成预测

请完成以下步骤来为时间序列生成预测值。

  1. 选择生成预测
  2. 预测点数中,输入要为其进行预测的连续时间段的数量。
  3. 预测起始点中,为第一个预测指定行号。如果您将此字段留空,Minitab 会在时间序列末端开始预测。

    如果您输入值,Minitab 将仅使用预测值所在行号之前(含该行)的数据。预测值不同于拟合值,因为 Minitab 使用所有的数据来计算拟合值。

    例如,分析员拥有 1 月到 12 月的每月数据。在 12 月,分析员想要为下个月生成预测值,但 12 月的数据不完整。在预测点数中,分析员输入 2。在预测起始点中,分析员输入 12。Minitab 使用截止到 11 月的数据来为 12 月和 1 月生成预测值。
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