应当使用哪些时间序列分析?

可以将统计 > 时间序列 > 综合自回归移动平均 (ARIMA)用于任何类型的时间序列数据。但是,Minitab 提供了备择分析,您可以根据数据是具有趋势还是季节性分量来使用这些备择分析。

您的数据中没有趋势或季节性分量

当您的数据中没有趋势或季节性分量时,您可以使用下列分析之一:
  • 统计 > 时间序列 > 移动平均
  • 统计 > 时间序列 > 单指数平滑

您的数据中有趋势分量但没有季节性分量

当您的数据中有趋势分量但没有季节性分量时,可以使用下列分析之一:
  • 统计 > 时间序列 > 趋势分析
  • 统计 > 时间序列 > 双指数平滑

趋势分析 将单个方程与数据拟合,当趋势沿着一致的形状分布而且没有偏移或逆转时,能够很好地拟合。双指数平滑 使用动态趋势分量,当数据中有周期性移动、趋势中有偏移或者趋势中有逆转时,动态趋势分量很好用。

您的数据具有季节性分量

当您的数据中有季节性分量(带有或不带有趋势)时,您可以使用下列分析之一:
  • 统计 > 时间序列 > 分解
  • 统计 > 时间序列 > Winters 方法

当您希望使用时间序列模型来生成预测值时,可以使用 Winters 方法。通常,您不应当使用 分解 来生成预测值,但是它在检查时间序列的分量时非常有用。例如,您可以使用 分解 来向管理人员传达时间序列概念。

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