输入数据
在变量中，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 |
模型类型
在模型类型下面，指定与数据中趋势相匹配的模型类型。要在这四个模型之间进行选择，请执行如下操作：
- 使用时间序列图对数据进行绘图。然后，将您的绘图与下面的图形进行比较，以确定正确的模型类型。
- 可以拟合四种模型并比较准确度的测度标准（MAPE、MAD 和 MSD）。选择准确度测度标准最小的模型。
- 线性
-
数据与线拟合，这表明变化率在一段时间内是均匀的。模型是 Yt = β0 + (β1 * t) + et。在该模型中，β1 代表从一个周期到下一个周期的平均变化。
- 二次
-
数据中有弯曲，这表明变化率在一段时间内会改变。模型是 Yt = β0+ β1 * t + (β2* t2) + et。
- 指数增长
-
数据中有陡峭的弯曲，这表明变化率在一段时间内的变化更大。例如，储蓄帐户可能呈现指数增长。模型是 Yt = β0 * β1t * et。
- S 曲线 (Pearl-Reed Logistic)
-
数据中有 S 形状，这表明变化方向在一段时间内会改变。模型是 Yt = (10a) / (β0 + β1 * β2t)。
生成预测
请完成以下步骤来为时间序列生成预测值。
- 选择生成预测。
- 在预测点数中，输入要为其进行预测的连续时间段的数量。
- 在预测起始点中，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。
