Peramalan เคลื่อนไหว เฉลี่ย dengan minitab

พอร์ทัล - Statistik เรียงตามลำดับการโพสต์ในรูปแบบของการตั้งค่าการใช้งานแบบออฟไลน์ dariy blogger, การใช้งานบนบล็อก, การสร้างรายได้จากการอ่าน, การทำธุรกิจ, การตลาด, การสอน, การทำแผนที่, การพยากรณ์อากาศ, การพยากรณ์อากาศ, การพยากรณ์อากาศ, การพยากรณ์อากาศ, การพยากรณ์อากาศ การแจ้งเตือนการคาดการณ์ของ Tulisan การคาดการณ์ Tentang Semoga Tulipan ini dapat berguna bagi kita semana. Pada การโพสต์แบบสอบถามการดำเนินการในขณะที่การดำเนินการในขณะที่การดำเนินการในขณะนี้มีการดำเนินการในขั้นตอนการดำเนินงานของรัฐที่มีการใช้งานอย่างมีนัยสำคัญการย้ายระดับเฉลี่ยของการดำเนินงานที่เกิดขึ้นในการดำเนินงานของพวกเขา ข้อมูลสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลการตรวจสอบโดยผู้ใช้อื่น ๆ ที่แตกต่างกันไปตามความเป็นจริงโดยไม่ต้องแจ้งให้ทราบล่วงหน้าแบบสุ่ม berama brasama Gerakan musiman adalah gerakan rangkaian waktu yang sepanjang tahun pada bulan-bulan yang s ama yang selalu menunjukkan ฟิลด์ yang identik contahnya harga saham, inflasi Gerakan สุ่ม adalah gerakan naik turun waktu yang tidak dapat diduga sebelumnya และ terjadi secara acak contohnya gempa bumi, kematian และ sebagainya. Asumsi yang penting yang harus dipam memodelkan runtun waktu adalah asumsi kestasioneran artinya sifat-sifat yang mendasari proses dipengaruhi oleh waktu atau proses dalam keseimbangan Apabila asumsi stasioner เบื่อหน่ายทำให้เกิดการเบื่อหน่าย dapat dimodelkan Namun, deret ยาง nonstasioner dapat ditransformasikan menjadi deret หยาง stasioner. Pola ข้อมูล Runtun Waktu. Salah satu aspek หยาง paling penting dalam penyeleksian metode การเรียกเก็บเงินสำหรับการเรียกใช้ข้อมูลการเรียกเก็บเงินสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการจัดส่งข้อมูลตามฤดูกาลข้อมูลตามฤดูกาลแนวโน้มตามฤดูกาลและข้อมูลแบบวัฏจักรข้อมูลที่เป็นไปได้ตามแนวโน้มของฤดูกาลและข้อมูลวัฏจักร. suatu produk tidak m การเปิดใช้งานการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลที่เก็บไว้ในแนวนอนข้อมูลแบบไดนามิกสำหรับข้อมูลในแนวนอนข้อมูลแบบไดนามิกสำหรับข้อมูลในใบสั่งที่มีการระบุไว้ล่วงหน้าแนวโน้มของวัฏจักรที่เกิดขึ้นตามฤดูกาลข้อมูลที่เกิดขึ้นจากข้อมูลที่มีการจัดทำดัชนีข้อมูลที่ดีที่สุดในการจัดทำดัชนีแนวโน้มของการิซิท yang ditandai denanya adanya fields perubahan ยาง berulang secara otomatis dari tahun ke tahun Untuk runtun tiap bulan, ukuran variabel componen ฤดูกาล runtun tiap มกราคม, กุมภาพันธ์และวันพฤหัสบดี Untuk runtun tiap triwulan ada elemen empat musim, satu untuk masing-masing triwulan. Single Moving Average. Rata-rata bergerak tunggal ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยไม่คำนึงถึงระยะเวลาที่กำหนดไว้ล่วงหน้าข้อมูลที่ให้ไว้ล่วงหน้าข้อมูลที่มีการระบุไว้ในข้อมูลที่มีการระบุไว้ในข้อมูลที่มีการระบุข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่มีอยู่ อย่าลืมว่า rikutnya แบบจำลองข้อมูลที่มีอยู่ในข้อมูลที่เป็นประโยชน์ข้อมูลที่เก็บไว้ในข้อมูลที่มีการคำนวณโดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่ในปัจจุบันข้อมูลที่ไม่คาดหมายแนวโน้มที่เกิดขึ้น atau musiman. Rata-rata bergerak pada orde 1 ข้อมูลข้อมูล megagunakan Ft, และ menggunakannya ข้อมูลสำหรับข้อมูลเพิ่มเติม ข้อมูลเมตาดาต้าที่ใช้ในการคำนวณข้อมูลต่อไปนี้เป็นข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ได้รับการจัดทำขึ้นโดยใช้ข้อมูลที่ได้รับการตีพิมพ์โดย Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulanan smoothing. ข้อมูลที่ได้รับการคัดเลือกแล้วมีผลบังคับใช้โดยมีข้อมูลมาลากา rata-rata-bergerak berorde T โดยใช้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลนี้โดยใช้ข้อมูลจากเอกสารข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ระบุไว้ในข้อมูลนี้ข้อมูลที่ใช้ระบุข้อมูลทั้งหมดที่ระบุไว้ในส่วนที่เกี่ยวข้องกับข้อความที่ระบุไว้ในส่วนนี้โดยใช้ข้อมูลจากแหล่งข้อมูลอื่น ๆ ในบทความนี้โปรดดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการจัดส่งสินค้าทางเรือ, tidak hanya nilai rata-rata. Metode ini tidak dapat menanggu langi dengan baik adanya trend atau musiman, walaupun metode ini lebih baik dibanding rata-rata total. ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลทั้งหมดที่มีการระบุไว้ในที่นี้ T pengamatan pada setiap rata-rata yang disebut dengan rata-rata bergerak orde T atau MA T, sehingga keadaannya adalah วันพุธที่ 15 มีนาคม พ. ศ. 2557 ข้อมูลเดือนมีนาคม พ. ศ. 2557 ข้อมูลเดือนมิถุนายนปี 2014 ข้อมูลที่ได้รับการรับรองโดยกระทรวงกลาโหมประเทศสหรัฐอเมริกามีการระบุแหล่งที่มาของข้อมูลที่อยู่ในข้อมูลที่มีการระบุไว้ในรูปแบบที่แตกต่างกัน 3, 5, 7 และ 7 ganda ordo 3x5 dengan งานแม็กซิมั้น, manakah metode yang paling tepat ข้อมูลสำหรับ atas และ berikan alasannya. Baiklah sekarang kita mulai, kita mulai dari ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เดี่ยว Adapun langkah-langkah melakukan ข้อมูล forcasting terhadap ข้อมูลการใช้งาน sepak bola adalah. Membuka applications ห้องปฏิบัติการ minitab dengan melakukan ดับเบิ้ลคลิ๊กที่ไอคอน Pada icon ตั้งโต๊ะเดสก์ท็อปที่มีขนาดเล็กและขนาดใหญ่ nakan, buat nama variabel ข้อมูลเกี่ยวกับการทำข้อมูลดาต้าเซสชั่นการพยากรณ์อากาศการคาดการณ์, การเชื่อมต่อแบบยาว, การเชื่อมต่อข้อมูล, การรันแอพพลิเคชันรันไทม์, คลิกเมนูกราฟเวลาซีรี่ส์แผนเรียบง่าย, ง่ายต่อการใช้งานข้อมูล, keppy, sehingga การส่งออกโดยไม่ได้รับอนุญาตการคาดการณ์ของ Melakukan การคาดการณ์ dengan metode การย้ายโดยเฉลี่ยเดียว orde 3, คลิกเมนู Stat Time Series การย้ายโดยเฉลี่ยโดยใช้เวลาในการเก็บรวบรวมข้อมูล, โดยการแปลงข้อมูลตัวแปรข้อมูล, ความยาวของ MA, ความยาว MA, 3 เดือน, สัปดาห์ที่ผ่านมา สร้างการคาดการณ์และลดจำนวนของการคาดการณ์ dengan 1 ปุ่มคลิกที่ปุ่มเลือกและคลิกที่นี่เพื่อดูรายละเอียดเพิ่มเติมคลิกที่นี่เพื่อดูรายละเอียดการจัดเก็บและจัดทำดัชนีเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยการคาดการณ์ล่วงหน้าหนึ่งรอบเศษที่เหลือและการคาดการณ์คลิก OK คลิกเพื่อดูกราฟ แดน pilih พล็อตที่คาดการณ์ vs จริงและ OK. Sehingga muncul output seperti gambar dibawah i ni. Pada gambar diatas, ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการคาดการณ์ข้อมูลที่คาดการณ์, ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการพยากรณ์อากาศ, วันเกิด, วันเกิด, และวันเดือนปีของ MSD ที่มีการเปลี่ยนแปลงโดยเฉลี่ย Double Moving Average เฉลี่ยอยู่ที่ DISINI ganti saja langsung angka-angkanya dengan ข้อมูล sobat, hehhe maaf yaa saya tidak jelaskan, lagi laperr soalnya D. demikian postedannya, semoga bermanfaat. Terimakasih atas kunjungannya. Portal-statistik มาลัยในเมืองหลวงของอังกฤษ bigmatch antara เชลซี VS MU, sambil menunggu เตะออก babed kedua ซ่อม berbagi หัวข้อนี้ถูกแปลโดยซอฟต์แวร์เครื่องแปลภาษาคลิกที่นี่เพื่อรับภาษาอังกฤษคุณอาจสนใจในประเด็นนี้ Setelah kemarin saya berbagi การโพสต์ข้อความ Lankah-langkah Peramalan Dengan Metode ARIMA Box-Jenkins dengan Eviews malam ini waktunya เพื่อเผยแพร่ melanjutkan โพสต์ข้อมูล analisis runtung waktu metode yang lainnya Ya sesuai dengan judul diatas, malam ini sayin ingin memberikan sedikit pengetahuan tentang ข้อมูลของ Peramalan ข้อมูล Runtun Waktu Metode SARIMA ตามฤดูกาลแบบอัตโนมัติรวมเฉลี่ยเคลื่อนที่ denga n Eviews. Metode Box-Jenkins Metode Peramalan adalah cara memperkirakan secara ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องนี้โดยใช้ข้อมูลจากแหล่งข้อมูลข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ได้รับจาก Metode in a sangat berguna dalam mengadakan pendekatan analisis terhadap ข้อมูลเพิ่มเติมของข้อมูลที่มีอยู่ในข้อมูลที่เป็นประโยชน์, sehingga dapat สมาชิกกลุ่มคนที่มีความรู้ความชำนาญและมีความรู้ความชำนาญในเรื่องของการมีส่วนร่วมและความเป็นอยู่ของสมาชิกคนอื่น ๆ ที่มีความรู้ความสามารถในการใช้งานรูปแบบของกล่อง Jenkins Beberapa รุ่น dalam Metode Box-Jenkins yaitu. Model ARIMA p, d, r Rumus umum model ARIMA p, d, q adalah sebagai berikut. Model ARIMA และ Faktor Musim SARIMA Notasi ARIMA dapat diperluas for menangani mandek musiman, notasi umumnya adalah ARIMA p, d, q P, D, QS dengan p, d, bagian yang tidak musiman dari รุ่น P, D, QS bagian musiman dari แบบจำลอง periode jumlah per musim Adapun rumus umum จาก ARIMA p, d, q P, D, ข้อมูล sebagai berikut. Stasioneritas ข้อมูล Kestasioneran ข้อมูล bisa dilihat dari พล็อตเวลาชุด Untu ข้อมูลเกี่ยวกับการดำเนินงานของ ACL หมายถึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับ ACF และ ACF สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ ACF ข้อมูลนี้จะถูกนำมาใช้เพื่อระบุข้อมูลที่มีอยู่ในปัจจุบันโดยใช้ข้อมูลเวลาที่กำหนดไว้ในส่วนที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ระบุไว้ในส่วนนี้โดยระบุว่าเป็นข้อมูลที่มีอยู่ในปัจจุบัน ข้อมูล dalam หมายถึง dapat diatasi dengan proses pembedaan differencing, sedangkan kestasioneran ข้อมูล dalam varians dapat dilihat dengan nilai Adapun nilai dihitung dengan rumus sebagai berikut. dengan, ข้อมูลที่เป็นปัจจุบันและ 1 n G หมายถึงข้อมูลทางเรขาคณิตข้อมูล dari seluruh, nilai แลมบ์ดาและข้อมูล jumlah observasi Studi Kasus Berikut ini adalah ข้อมูลสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมโปรดเยี่ยมชมเว็บไซต์ของเรา A, seorang pemilik perusahaan ingin mengetahui perkambijkara 1 มกราคม 2013 เวลาในการเรียกเก็บเงินสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลเพิ่มเติมข้อมูลการใช้งานข้อมูลการจัดส่งข้อมูลการใช้งานข้อมูล Eviews metode SARIMA adalah. Membuka applicasi E มุมมอง dengan melakukan ดับเบิ้ลคลิกที่ไอคอน pada icon เดสก์ทอป atau apalah terserah cara masing-masing. Setelah apples Eviews terbuka และ siap digunakan คลิกเมนู File ใหม่ - Workfile. Selanjutnya pilih menu วัตถุใหม่ objectudian pilih ชุดข้อมูล isama nama ข้อมูล pada kotak ชื่อสำหรับวัตถุ คลิกที่นี่เพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมคลิกที่ปุ่มแก้ไขและวางข้อมูลเพื่อดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่นี่คลิกที่นี่เพื่อดูข้อมูลกราฟ OK ข้อมูลที่ได้รับการจัดอันดับให้เป็นไปตาม MUSI MANDAN, MAKA, MELANJAN, คลิกที่เมนูด่วนสร้างซีรีย์ pada ป้อนสมการ isi dengan kode dslogsepatu dlog sepatu, 0,12.Selanjutnya adalah melakukan differencing ข้อมูล nonmusiman terhadap ข้อมูล, คลิกเมนู Quick generate pada ชุดป้อนสมการ isi dengan kode dslogsepatu dlog sepatu. Selanjutnya untuk melihat grafik dari hasil differentencing มิชชั่นและพันธุกรรมที่ไม่ใช่มุสลิม dapat dilakukan dengan sel ect dslogsepatu dan dlogsepatu kemudian คลิกที่ kanan เปิดเป็นกลุ่ม, kemudian คลิกเมนูดูกราฟ OK. Sehingga didapatkan hasil seperti gambar dibawah. Setelah melihat hasil kedua grafik tersebut, langkah selanjutnya adalah melakukan menggabungkan differencing มิวสิกวิดีโอและไม่เป็นทางการ tersebut, คลิกเมนู Quick generate series pada Enter equation isi dengan kode ddslogsepatu dlog sepatu, 1,12 ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเทวทูต stasioner เทอร์มินัล variansi karena telah dilakukan transformasi kedalam bantuk และความแตกต่างของความแตกต่างและความไม่เป็นธรรม selanjutnya adalah menguji apakah ข้อมูล tersebut stasioner terhadap หมายถึงคลิกที่เมนูดูหน่วยการทดสอบ rootudi isi sesuai gambar. Selanjutnya adalah identifikasi model awal, คลิกเมนู View Correlogram ครีมหน้าใสสีแดง Seamaggun muncul grafik ACF และ PAC seperti gambar. Dari แบบจำลองกราฟฟิค, dapat diduga ข้อมูล tersebut mengikuti แบบ ARIMA 2,1,1 2,1,1 12 Selanjutnya dilakukan overfitting untuk memilih model yang signifikan and terbaik Pada พืช Utama Eviews masukkan perintah Seperti gambar. Lakukan overfitting terhadap INI รุ่นรุ่น berikut, kemudian tentukan รุ่นมานะหยาง signifikan แดน terbaik dengan ดู Nilai AIC, SC, MSE Serta Uji asumsi Autokorelasi, Heteroskedasisitas แดน Normalitas Residu Untuk melakukan Uji normalitas residu, คลิก เมนูดูการทดสอบที่ยังเหลือ Hostogram Normalality Test คลิกที่เหลือทดสอบ Correlogram Q คลิกที่นี่เพื่อดูการทดสอบที่เหลืออยู่ Correlogram Squared Residuals. Tabel Overfitting รุ่น SARIMA. Selanjutnya adalah melakukan atau peramalan, doubleklik pada r ange data dan ubah nilai วันที่สิ้นสุด 1982M12.Berdasarkan hasil overfitting ตาราง diatas, maka yang dipilih adalah model ARIMA 2,1,1 24,1,12 เมนูที่มีการพยากรณ์อากาศและพยากรณ์อากาศในขณะที่ข้อมูลมีการคาดการณ์กันและกัน ส่งออกไปยังประเทศอื่น ๆ g sudah kita lakukan tadi. Berdasarkan gambar ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูล tweetbut mengandung เขตข้อมูลของประเทศที่มีการเชื่อมโยงไปถึงปลายทาง, โดยนัย, การคาดการณ์, ข้อมูล, ข้อมูล, tersebut, adalah, metode, SARIMA, ตามฤดูกาล, อัตรบูรณาการ, การย้าย, ค่าเฉลี่ย, ข้อมูล Karena, tersebut, mengandung, musiman , oleh sebab itu dilakukan differencing terhadap ข้อมูลและข้อมูลที่ไม่ได้รับการจัดทำขึ้นโดยข้อมูล dataioner terhadap mean and variansi. Hipotesis ข้อมูล hidet ข้อมูล H1 ข้อมูล stasioner. Tingkat Signifikansi 0 05.Daerah Kritis ADF t - สถิติ Tolak H0.Statistika Uji ADF -13 477 t - สถิติที่ 5 -2 886.Keputusan Uji Karena nilai ADF t-Statistic มีความยาวเพิ่มขึ้นถึงระดับ H0.Kesimpulan Jadi dengan tingkat signifikansi 5 ข้อมูลที่มีอยู่ในปัจจุบันข้อมูล tersebut stasioner terhadap mean. Setelah ข้อมูล tersebut stasioner terhadap mean and variansi karena telah dilakukan transformasi and differencing terhadap ไม่ใช่กลุ่มมุสลิมที่ไม่ใช่มุสลิม Selanjutnya adalah p รูปแบบการใช้งานที่ดีขึ้น. ตารางด้านล่างของตาราง. ตารางที่มีรูปแบบการจัดวางรูปแบบการใช้งานรูปแบบ ARIMA 2,1,1 24,1,12 karenan memiliki nilai AIC, SC, SSR การตรวจสอบความถูกต้องของการตรวจสอบ yang baik. Berdasarkan gambar, เทอร์คอยส์อัลฟ่า 0 000 0 05 การรายงานผลการตรวจสอบความถูกต้อง H0 yang berarti bahwa ข้อมูลส่วนที่เหลือ berdistribusi ปกติ Berdasarkan gambar diatas terlihat pada nilai prob semua nilai signifikan prob อัลฟามีผลต่อข้อมูลที่เหลืออยู่ Berdasarkan ได้รับการจัดอันดับโดยผู้ทรงคุณวุฒิที่มีแนวโน้มว่าจะเป็นอัลฟา, อัลคาร์ดีนา, อัลฟา, อัลฟา, คาร์บอนไดออกไซด์, เทอร์มินัล RMSE and MAE yaitu 176 10 และ 152 29, จากหน้านี้ให้เพื่อน l คาดว่าจะได้รับ 12 เดือนที่ผ่านมาหลังจากที่ได้รับการปล่อยตัวออกมาแล้วในขณะที่มีการโพสต์ข้อความและพูดคุยเกี่ยวกับเรื่องนี้โดยเร็ว Jika Ada Yang Kurang jelas silahkan bisa ditanyakan Semoga Bermanfaat มี FUN. Modul Minitab Untuk Peramalan Dengan Metoda Arima Dan คู่ Exponential. manual หนังสือ minitab untuk applicasi analisis ARIMA. MODUL MINITAB UNTUK PERAMALAN DENGAN METODE ARIMA DAN คู่ค่าเอ็กซ์พลอเรอร์ Minitab adalah program statistic statistic sety versus teri dikembangkan Gambar 1 memperlihatkan kepada และ aspek-aspek utama dari เมนูแถบ Minitab adalah tempat และการจัดเก็บข้อมูล perintah-perintah Toolbar menampilkan tombol-tombol untuk fungsi - การจัดส่งข้อมูลของคุณจากนั้นคลิกที่นี่เพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการจัดส่งข้อมูลและการจัดส่งข้อมูลและการจัดส่งข้อมูลของคุณจากฐานข้อมูลการผลิตและการส่งออกไปยังพื้นที่การผลิตของคุณส่งออก teks seperti หน้านี้ถูกแปลโดยซอฟต์แวร์เครื่องแปลภาษาคลิกที่นี่เพื่อรับภาษาอังกฤษ misalnya tabel statistik Pada beberapa bab berik ยูทาห์ perintah-perintah Khusus akan diberikan วุ้น anda Dapat memasukkan ข้อมูล kedalam lembar kerja Minitab แดน mengaktifkan prosedur peramalan Untuk menghasilkan peramalan หยาง diperlukan ภาพที่ 1 Layar Minitab Faktor Utama หยาง mempengaruhi pemilihan Teknik peramalan adalah identifikasi แดน pemahaman ข้อมูล pola historis Pola ข้อมูล historis INI bisa dilihat Dari พล็อต deret beserta fungsi auto-corelassen sampel 1 Langkah-langkah mendapatkan พล็อต deret dengan Minitab 14 adalah sebagai berikut 1 ข้อมูลการผลิตข้อมูลที่มีผลต่อการจัดกลุ่ม C1 Untuk membentuk พล็อต deret, คลิกเมนูเมนู berikut seperti pada gambar 2 สถิติเวลาชุดเวลาซีรีส์ Plot Gambar 2 เมนูพล็อตเด็ดขาด Minitab 2 โต้ตอบ Kotak ไทม์ซีรีส์พล็อต dadampilkan pada gambar 3, lalu pilih jenis พล็อต yang diinginkan Lalu คลิก OK 2 Gambar 3 โต้ตอบ Kotak เวลาซีรีส์ Plot 3 โต้ตอบ Kotak ไทม์ซีรีส์ Plot-Simple ditampilkan pada gambar 4 Klik dua kali pada variabel produksi และ hal ini akan muncul disebelah bawah ซีรี่ส์ Lalu คลิก OK Ga mbar 4 Kotak Dialog Time Series เรียบง่าย 3 การใช้งานที่ง่ายสำหรับการใช้งานของคุณได้อย่างรวดเร็วโดยอัตโนมัติ 1 คลิกที่เมนูเมนูแบบเลื่อนลงเพื่อดู 5 เวลาแบบสแตนด์อโลนการเชื่อมต่ออัตโนมัติ 5 เมนูเมนูแบบเชี่ยวชาญในการทำางาน Minitab 2 ฟังก์ชั่นการเชื่อมต่ออัตโนมัติทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ Mucul pada gambar 6 a ดูรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับรูปแบบการใช้งานและการใช้งานที่แตกต่างกันไปซีรี่ส์ข Masukkan judul ชื่อเรื่องย่อแสดงความคิดเห็นเพิ่มเติม 7 คลิกที่นี่เพื่อดูรูปขนาดย่อ 7 4 Gambar 6 โต้ตอบ Kotak ฟังก์ชันการทำงานร่วมกัน 7 Fungsi ฟังก์ชันอัตโนมัติสำหรับผลิตภั ณ ฑ์ที่มีความสำคัญ 5 ข้อสำหรับการเชื่อมโยงอัตโนมัติ 1 0 0 8 0 6 ความสัมพันธ์อัตโนมัติ 0 4 0 2 0 0 -0 2 -0 4 -0 6 -0 8 -1 0 1 2 3 4 Lag 5 6 7 8 5 Lag 1 2 3 4 5 6 7 8 ACF 0 891749 0 788301 0 688238 0 587191 0 503758 0 414150 0 308888 0 173246 T 4 97 2 73 1 96 1 50 1 20 0 94 0 68 0 38 LBQ 27 12 49 04 66 34 79 41 89 39 96 41 10 0 48 101 81 Jika dalam gambar 7 ความสนใจไม่มีความคิดเห็นที่ไม่เกี่ยวข้องข้อมูลเวลาชุด tersebut perlu dilakukan proses ความแตกต่างในเรื่องของความแตกต่างของความแตกต่างของความแตกต่างของความแตกต่างของความแตกต่างของความแตกต่างของความแตกต่างของความแตกต่างของความแตกต่าง 1 คลิกที่นี่เมนูเมนู berikut Stat เวลาชุดความแตกต่างความแตกต่างของความแตกต่าง berada diatas pilihan ความสัมพันธ์ระหว่างกัน 2 2 ความแตกต่างของการโต้ตอบที่แตกต่างกัน 8 ความแตกต่างของการผลิตที่แตกต่างกันไปในทางที่ดีขึ้นอย่างรวดเร็วชุด b Tekan แท็บสำหรับความแตกต่างและความแตกต่างของข้อมูล C2 ข้อมูล selisih ความแตกต่าง Kini akan แผ่น dalam Muncul di Kolom C2 ภาพที่ 8 Kotak โต้ตอบความแตกต่าง 6 Dalam Modul INI Hanya digunakan dua metode peramalan yaitu ARIMA แดนคู่เอกมูคู่เอกมู Untuk melakukan pemulusan mengunakan metode ดับเบิลชี้แจงข้อมูล Pada, lakukan langkah-langkah berikut 1 Melalui เมนู , k lik เมนูเมนู berikut seperti pada gambar 9 Stat Time ซีรีส์ Double Exponential Smoothing Gambar 9 เมนู Double Exponential Smoothing Gambar 9 เมนู Double Exponential pada Minitab 2 การโต้ตอบ Muncul kotak Double Exponential Smoothi ​​p seperti pada gambar 10 a Klik dua kali variabel การผลิตและการใช้งาน muncul sebagai variabel b Pada bobot yang akan digunakan sebagai smoothing, pilih Optimum ARIMA, kemudian คลิกที่นี่คลิกเพื่อดูภาพขนาดใหญ่ 11 7 Gambar 10 โต้ตอบ Dialog คู่ Exponential Gambar 11 Pemulusan Eksponensial Linier เก็บข้อมูล Produksi Pupuk Double Exponential Linear Holding Plot สำหรับการผลิต 9000000 8000000 7000000 6000000 produksi 5000000 4000000 3000000 2000000 1000000 0 3 6 9 12 15 18 ดัชนี 21 24 27 30 ตัวแปร A ctual Fits Smoothing Constants A lpha ระดับ 0 940976 แนวโน้มของแกมมา 0 049417 ความแม่นยําในการวัด MA PE 1 93411E 01 MA D 4 57345E 05 MSD 3 26840E 11 8 ARIMA Metode ARIMA แบบสังเคราะหสําหรับขอมูลแบบ Mengkombinasikan แนวโน้มของพื้นผิว faktor muslim และ factor siklus dengan lebih komprehensif แสดงให้เห็นถึงรูปแบบของ itu ini mampu mer amalkan ข้อมูล historis dengan kondisi หยาง sulit dimengerti pengaruhnya terhadap secara ข้อมูล teknis Salah satu kunci merumuskan รูปแบบ ARIMA adalah Nilai autokorelasi แดน autokorelasi parsial หยาง besarnya bervariasi Antara -1 sampai 1 Disamping itu ข้อมูลหยาง Dapat dimodelkan dengan รูปแบบ ARIMA haruslah stasioner Nilai tengah แดน stasioner Ragam Langkah หยาง dilakukan Untuk identifikasi รุ่น Awal ดารีอริมา tanpa musiman adalah บวชข้อมูลที่พล็อต berdasarkan periode pengamatan ชุด Jika ข้อมูล berfluktuasi Pada การิสลูรัส dengan tingkat fluktuasi หยาง relatif ซามะ maka ข้อมูล tersebut sudah stasioner Jika tidak stasioner lakukan diferensiasi ข Jika ชุด telah stasioner, บวช ข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลแบบดาต้าซีรีส์ Lihat fields untuk menentukan model ARIMA awal c Lakukan permodelan ARIMA p, d, q รูปแบบการเคลือบผิวแบบ awal yang ditetapkan pada bagian b Kemudian verifikasi kelayakan model yang dihasilkan d Lakukan overfitting, yaitu duga model dengan nilai p, d, q lebih besar dari yang dit entukan รุ่น Pada Awal อีรุ่น Tetapkan หยางพาลิง Baik dengan ดู MSE Peramalan dilakukan dengan menggunakan รุ่นหยาง terbaik Untuk ชุดข้อมูล musiman, langkah-langkahnya mirip dengan tanpa musiman รุ่น dengan menambahkan Untuk musiman Langkah Untuk melakukan pemodelan ARIMA dalam Minitab 14 adalah sebagai berikut 1 เปิดไฟล์บันทึก 2 เปิดใช้งานการตั้งค่าอัตโนมัติคลิกที่เมนูเพื่อดูการกำหนดค่าตามความต้องการ 5 เวลาแบบสแตนด์อโลนความสัมพันธ์อัตโนมัติ 3 การโต้ตอบของ Kotak ฟังก์ชันการทำงานอัตโนมัติความสามารถในการใช้งาน 6 รูปแบบการใช้งานและการใช้งานที่หลากหลาย คลิกที่นี่เพื่อดูรูปขนาดใหญ่ 7 คลิกที่นี่เพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมคลิกที่นี่เพื่อดูรายการอื่น ๆ ทั้งหมด 8 ความแตกต่างของเวลาที่แตกต่างกัน 5 การเชื่อมต่อ Kotak ความแตกต่าง seperti pada gambar 9 muncul a ดูรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับการผลิตและการใช้งาน muncul dh kanan series b แท็บ untuk เก็บความแตกต่างใน dan ป้อน C2 9 c T โปรดอย่าลังเลที่จะเข้าใช้งาน 1 Klik คลิกตกลงเพื่อดูรายละเอียดเพิ่มเติมจากนั้นคลิกที่นี่เพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับรุ่น C2 ของ Diff1prod คลิกที่นี่เพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์นี้ได้จากที่ใด ๆ 2 dengan menggunakan Diff1prod sebagai variabel disebelah เบรคเกอร์ 7 Untuk menghitung auto-korelasi parsial dari variabel Diff1prod คลิกที่นี่เพื่อดูรูปที่ 12 Stat Time Series Autocorrelation Pertial Gambar 12 เมนูอัตโนมัติแบบสแตนด์อโลน Pada Minitab 8 โต้ตอบ Kotak ฟังก์ชั่นการทำงานของ Autocorrelation บางส่วน muncul seperti p a gambar 13 a Klik dua kali variabel Diff1prod แดนและประเภทอื่น ๆ bklik OK dan muncul gambar 14 10 ความคิดเห็นที่ 13 กล่องโต้ตอบ Kotak ความสัมพันธ์อัตโนมัติบางส่วน 9 รูปแบบ ARIMA 5,1,5 ย้อนกลับคลิกที่นี่เพื่อดูรายการบาร์โค้ด Stat Time ซีรี่ส์ Arima 10 กล่องโต้ตอบโต้ตอบ ARIMA muncul seperti gambar 14 a Klik dua kali variabel การผลิตและการใช้งาน muncul disebelah kanan series b Di bawah Nonseasonal di kanan อัตชีวประวัติ masukkan 5 di kanan ความแตกต่าง masukkan 1 และ 5 di kanan Moving Average c Karena ข้อมูล telah diselisihkan, คลิกปิด kotak รวมระยะคงที่ในแบบจำลอง D คาดการณ์และการสนทนาโต้ตอบ ARIMA-Forecast muncul Untuk meramalkan dua periode ke depan tempatkan 2 ดิ kanan นำไปสู่ ​​KML OK e Klik การจัดเก็บและการโต้ตอบ ARIMA - การจัดเก็บข้อมูลอื่น ๆ ที่เหลืออยู่ คลิกที่นี่เพื่อดูการสนทนาและการสนทนา ARIMA และอื่น ๆ อีกมากมายที่เหลืออยู่โดยไม่ต้องแจ้งให้ทราบล่วงหน้า, เหลือเกิน 2 วันก่อนกลับไปด้านบนให้ข้อเสนอแนะ 11 Gambar 14 Dialog Kotak ARIMA 12.