某牙膏零售商收集了过去 60 周内的销售数据和播出的广告数。该零售商创建了预测销售的时间序列模型。
- 打开样本数据 牙膏销量.MTW。
- 选择。
- 在变量中，输入销量。
- 选择生成预测。在预测点数中，输入 6。
- 单击确定。
解释结果
在平滑图上，预测和线沿着数据紧密分布，尤其是在序列末端。零售商可以 95% 地确信接下来 6 个月的销售量将大致在 52 和 65 之间。
方法
| 数据 | 销量 |
|---|---|
| 计算字长 (Length) | 101 |
平滑常量
| α | 0.951534 |
|---|
准确度度量
| 平均百分误差 (MAPE) | 7.9574 |
|---|---|
| 平均绝对偏差 (MAD) | 2.5674 |
| 平均偏差平方和 | 11.3479 |
预测
| 周期 | 预测 | 下限 | 上限 |
|---|---|---|---|
| 102 | 58.1889 | 51.8989 | 64.4790 |
| 103 | 58.1889 | 51.8989 | 64.4790 |
| 104 | 58.1889 | 51.8989 | 64.4790 |
| 105 | 58.1889 | 51.8989 | 64.4790 |
| 106 | 58.1889 | 51.8989 | 64.4790 |
| 107 | 58.1889 | 51.8989 | 64.4790 |
