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 

14. 点击估计。

图 18.25 模型比较 

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 

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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