发布日期: 09/18/2023

使用保留集的示例

在这个“时间序列”示例中,使用保留集评估对每月铅产量数据所做的预测。由于使用了保留集,因此可以对“状态空间平滑”模型和 ARIMA 模型进行拟合和比较,以找到数据的最佳拟合模型。

1. 选择帮助 > 样本数据文件夹,然后打开 Time Series/Lead Production.jmp

2. 选择分析 > 专业建模 > 时间序列

3. 选择铅产量并点击 Y,时间序列

4. 选择日期并点击 X,时间 ID

5. 选择针对保留进行预测

选择该选项意味着预测基于保留集,而不是基于将来的观测。

6. 在“预测周期数”旁边输入 12。

这会将数据中的最后 12 个观测分配给保留集。由于这是月度数据,这相当于去年的数据。

7. 点击确定

8. 点击“时间序列:铅产量”红色小三角并选择状态空间平滑

9. 在“周期”旁边键入 12。

10. 选择“约束参数”。

11. 点击确定

12. 点击“时间序列:铅产量”红色小三角并选择 ARIMA 模型组

13. 将所有参数的范围设置为 0 到 1 之间。“指定 ARIMA 模型”窗口与图 18.24 中所示的窗口一样。

图 18.24 指定 ARIMA 模型组 

ARIMA Model Group Specifications

14. 点击估计

图 18.25 模型比较 

Model Comparison

由于“状态空间平滑”模型和 ARIMA 模型是针对保留集进行评估的,因此这两个模型的拟合统计数据具有可比性。

15. 选中“模型比较”报表中前三个模型旁边的“图形”复选框。

图 18.26 模型比较图形 

Model Comparison Graph

评估统计量和预测图表明:前几个模型的预测性能没有显著差异。根据该报表,ARIMA 模型或“状态空间平滑”模型都适用于该数据。

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