เฉลี่ยเคลื่อนที่ pada minitab

การวิเคราะห์อนุกรมเวลาที่รวมอยู่ใน Minitab. Minitab มีวิธีการพยากรณ์และเรียบง่ายหลายวิธีการวิเคราะห์ความสัมพันธ์และเทคนิคการสร้างแบบจำลอง ARIMA เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลชุดเวลาของคุณพล็อตชุดข้อมูลเวลาเพื่อวางแผนข้อมูลตามเวลาเพื่อดูว่ามีแนวโน้มหรือไม่ รูปแบบตามฤดูกาลสร้างชุดข้อมูลอนุกรมเวลาใน Minitab ให้เลือกแบบจำลอง Stat Time Series เวลาการวิเคราะห์แนวโน้มพล็อตให้พอดีกับเส้นแนวโน้มโดยใช้เส้นแนวโน้มกำลังสองหรือแบบเส้นโค้งแนวโน้ม S ทำการวิเคราะห์แนวโน้มใน Minitab เลือก Stat Time Series Trend ทำการวิเคราะห์การสลายตัวใช้เมื่อชุดของคุณมีรูปแบบตามฤดูกาลโดยมีแนวโน้มหรือไม่มีแนวโน้มใน Minitab เลือก Stat Time Series การสลายตัวการขนย้ายโดยเฉลี่ยเพื่อให้ชุดของคุณราบรื่น ใช้วิธีการที่มีค่าเฉลี่ยการสังเกตล่าสุดและไม่รวมการสังเกตที่เก่ากว่าใช้วิธีเฉลี่ยแบบเคลื่อนย้ายอย่าใช้เมื่อชุดของคุณ แสดงแนวโน้มใน Minitab ให้เลือก Stat Time Series การปรับให้เรียบโดยใช้การจัดเรียงแบบเดี่ยวเพื่อให้ชุดของคุณราบรื่นขึ้นโดยใช้วิธีการที่ให้น้ำหนักลดลงกับการสังเกตที่เก่ากว่าเมื่อชุดข้อมูลเวลาของคุณไม่แสดงแนวโน้มหรือรูปแบบตามฤดูกาลให้ใช้วิธีการเรียบแบบเลขแจงเดียวใน Minitab ให้เลือก Stat Time ซีรี่ส์แบบเดี่ยวเรียบเรียบเพื่อเพิ่มความเรียบให้เป็นชุดของคุณโดยใช้วิธีการที่ให้น้ำหนักลดลงเป็นข้อสังเกตที่เก่ากว่าเมื่อซีรี่ส์เวลาของคุณแสดงแนวโน้ม แต่ไม่ใช่รูปแบบตามฤดูกาลให้ใช้วิธีการเรียบแบบทวีคูณ 2 วิธีใน Minitab เลือก Stat วิธีการแบบ Double Time Smoothing Winters แบบอนุกรมไทม์เพื่อให้ชุดของคุณราบรื่นขึ้นโดยใช้วิธีการที่ให้น้ำหนักลดลงกับการสังเกตที่เก่ากว่าเมื่อซีรี่ส์เวลาของคุณมีรูปแบบตามฤดูกาลโดยมีหรือไม่มีแนวโน้มให้ใช้วิธีการเรียบของ Winters ใน Minitab เลือก Stat Time ซีรี่ส์วินเทอร์ส สร้างคอลัมน์ใหม่ของข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์และแปลงที่กำหนดเองและเก็บความแตกต่าง ระหว่างการสังเกตการณ์ภายในชุดข้อมูลใน Minitab ให้เลือก Stat Time Series Differences Lag สร้างคอลัมน์ใหม่สำหรับข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์และแปลงที่กำหนดเองและเปลี่ยนชุดข้อมูลลงตามแถวที่ระบุในแผ่นงานใน Minitab เลือก Stat Time Series Lag Autocorrelation ในการวัด การสังเกตที่จุดต่างเวลาสัมพันธ์กับแต่ละอื่น ๆ และมองหารูปแบบตามฤดูกาลดำเนินการวิเคราะห์ความสัมพันธ์แบบอิสระใช้การวิเคราะห์นี้ร่วมกับฟังก์ชัน autocorrelation บางส่วนเพื่อระบุส่วนประกอบของโมเดล ARIMA ใน Minitab ให้เลือกเวลาที่สัมพันธ์กับ Autocorrelation ของ Stat Time ซีรี่ส์ เพื่อวัดการสังเกตที่ผ่านมาในชุดเวลาสัมพันธ์กับข้อสังเกตในอนาคตในขณะที่การบันทึกข้อสังเกตที่อยู่ระหว่างคู่ความสัมพันธ์ดำเนินการวิเคราะห์ความสัมพันธ์แบบบางส่วนใช้การวิเคราะห์นี้ร่วมกับฟังก์ชัน Autocorrelation เพื่อระบุส่วนประกอบของโมเดล ARIMA ใน Minitab เลือก Stat Time Series Parital autocorrelati เมื่อต้องการทราบว่าชุดข้อมูลหนึ่งทำนายผลงานอื่นหรือไม่โดยการวางแผนความสัมพันธ์ระหว่างชุดข้อมูลสองชุดในแต่ละจุดให้ดำเนินการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ข้ามกันใน Minitab ให้เลือก Stat Time Series Cross Correlation ARIMA เพื่อให้สอดคล้องกับแบบจำลองที่มีความแตกต่างและเคลื่อนไหว คอมโพเนนต์เฉลี่ยให้ดำเนินการ ARIMA เพื่อให้พอดีกับรูปแบบ ARIMA คุณต้องเข้าใจโครงสร้างความสัมพันธ์แบบอิสระและบางส่วนของชุดข้อมูลของคุณใน Minitab เลือก Stat Time Series ARIMA. Copyright 2016 Minitab Inc สงวนลิขสิทธิ์โดยการใช้ไซต์นี้คุณยอมรับการใช้งาน ของคุกกี้สำหรับการวิเคราะห์และเนื้อหาที่ปรับเปลี่ยนในแบบของคุณอ่านนโยบายของเราคลังสินค้าของเราได้รับการจัดอันดับให้เป็นประโยชน์โดยการตั้งค่าการค้นหาแบบออฟไลน์โดยใช้ Blogger, เกี่ยวกับบล็อก, บล็อกของคุณ, การเพิ่มประสิทธิภาพ, การติดตั้ง, atau pengetahuan tentang forecasting การพยากรณ์อากาศ, mungkin beberapa hari kedepan saya akan banyak memposti การพยากรณ์อากาศแบบทวิภาคีการทำนายการรับรู้ความสามารถในการทำแบบสอบถามการรับรู้ความสามารถในการทำแบบสอบถามการทำแบบสอบถามการทำแบบสอบถามการทำแบบสอบถาม การประเมินผลการปฏิบัติงานของผู้บริหารระดับสูงการดำเนินงานของคณะกรรมการตรวจสอบการดำเนินงานของ บริษัท การวิเคราะห์ทางการเงินการดำเนินงานการดำเนินงานตามหลักเกณฑ์การชำระเงินค่าเสื่อมราคาของสินทรัพย์ที่เกิดขึ้นจากการคำนวณโดยการคำนวณโดยใช้สกุลเงินดอลลาร์และตราสารหนี้ที่มีการคำนวณโดยไม่ต้องใช้เกณฑ์การคำนวณของ Gerakan musiman adalah gerakan rangkaian waktu yang sepanjang tahun pada bulan-bulan yang sama yang selalu menunjukkan 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 dipenuhi dalam memodelkan runtun ในขณะที่ adalah asumsi kestasioneran ศิลปะการค้าขาย ที่มาร์ทโฟนของคุณได้รับการจัดส่งโดย บริษัท ที่มีการดำเนินการโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ที่อยู่ในภาวะถดถอย Apabila asumsi stadinger เบื่อหน่ายของการหักล้างของความผิดพลาดที่เกิดขึ้นในขณะที่ผู้บุกรุกที่ไม่ได้อยู่ในที่นี้จะถูกระงับการใช้งานข้อมูลส่วนบุคคลข้อมูลที่ได้รับการอนุมัติโดยรัฐธรรมนูญที่อยู่ในเขตของรัฐธรรมนูญ pangalan yang ข้อมูลสำหรับการดำเนินงานข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการดำเนินงานข้อมูลการจัดส่งข้อมูลตามฤดูกาลข้อมูลตามฤดูกาลแนวโน้มตามฤดูกาลและข้อมูลวัฏจักรข้อมูลที่เป็นไปได้ตามที่คาดการณ์ไว้สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมกรุณาเยี่ยมชมเว็บไซต์ของเราได้ที่นี่ การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลที่เก็บไว้ในที่ปลอดภัยข้อมูลการตรวจสอบข้อมูลในแนวนอนข้อมูลแบบไดนามิกข้อมูลที่เก็บไว้ในฐานข้อมูลการตรวจสอบสถานะแนวโน้มของวัฏจักรที่เกิดขึ้นแนวโน้มของวัฏจักรชีวิตของข้อมูลที่เกิดขึ้นจากข้อมูลที่เกิดขึ้นในแต่ละปีแนวโน้มของการิสมีแนวโน้มเพิ่มขึ้น disebut ฟิลด์ตามฤดูกาลยางพารา dengan adanya เขต perubahan ยาง berulang secara otomatis dari tahun ke tahun Untuk runtun tiap bulan, ukuran variabel componen ฤดูกาล runtun tiap มกราคม, กุมภาพันธ์, สิงหาคมและฤดูร้อนปีที่ผ่านมาการดำเนินการของการดำเนินการโดยใช้เวลาในการดำเนินการเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Moving Average) การเคลื่อนที่เฉลี่ย (Average Moving Average) การเคลื่อนที่เฉลี่ย (Average Moving Average) การเคลื่อนที่เฉลี่ย (Average Moving Average) การเคลื่อนที่เฉลี่ย (Average Moving Average) การเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก โดยเฉลี่ยแล้วในกรณีที่ไม่ได้รับการยืนยันโดยใช้ตัวเลขที่ระบุไว้ในรูปแบบตัวเลขที่มีอยู่ในปัจจุบันข้อมูลที่มีอยู่ข้อมูลที่เก็บไว้ล่วงหน้าข้อมูลที่ใช้ประจำวันที่มีการเปลี่ยนแปลงโดยไม่คำนึงถึงแนวโน้มที่เกิดขึ้นจากข้อมูลที่อยู่ในข้อมูลที่ไม่ทราบแนวโน้มที่เกิดขึ้น atau musiman. Rata-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan data terakhir Ft, ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Metode ini sering dig ข้อมูลที่ได้รับอนุญาตให้ทำโดยใช้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการดำเนินงานของ บริษัท ที่มีการใช้งานที่ดีที่สุดในการดำเนินงานที่มีการใช้งานร่วมกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ, การทำธุรกรรมทางการเงิน, การทำธุรกรรมทางการเงิน, การชำระเงิน, การชำระเงิน, การชำระเงิน, การชำระเงิน, การเรียกเก็บเงิน, ข้อมูล, ข้อมูล, ข้อมูล, ข้อมูล, ข้อมูล, ข้อมูล, ข้อมูล, ข้อมูล, ข้อมูล, bergerak berorde T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ได้รับจากข้อมูลที่ได้รับการยืนยันโดย Jumlah titik ข้อมูล dalam setiap rata-rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan dari metode ini adalah. Metode in memerlukan yang lebih banyak karena semua T pengamatan terakhir harus disimpan, tidak hanya nilai rata-rata. Metode ini tidak dapat menanggulangi dengan baik แนวโน้ม aduan 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 แมสซาชูเซต T, sehingga keadaannya adalah sebagai berikut. Studi Kasus suatu perusahaan pakaian sepakbola per. iode januari 2013 sampai dengan เมษายน 2014 ข้อมูลจาก menghasilkan ข้อมูลของบุคคลในรูปแบบใด ๆ ที่ดีที่สุดสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้งาน Excel, manakah metode การใช้งาน Excel, manakah metode yang paling tepat ข้อมูลสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมและ berikan alasannya. Baiklah sekarang kita mulai, kita mulai dari ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เดี่ยว Adapun langkah-langkah melakukan forcasting ข้อมูล terhadap penjualan pakeplanage sepak bola adalah. Membuka applications Minitab dengan melakukan คลิกสองครั้งที่ไอคอน pada ไอคอน Desktop. Setelah applications Minitab เทอร์ไบน์แดนเซอร์ดัชชุน, บราวน์ดาห์แบงก์ออฟชอร์, บุรุษไปรษณีย์และข้อมูลอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องข้อมูลการพยากรณ์อากาศการคาดการณ์, การพยากรณ์อากาศ, การไหลของข้อมูล, การเรียกใช้ข้อมูล, การเรียกใช้ข้อมูลกราฟ, กราฟแสดงชุดข้อมูลกราฟ, ง่ายต่อการใช้งานข้อมูล ke kotak ซีรี่ส์, sehingga didapatkan output seperti gambar. Selanju tnya คาดการณ์การคาดการณ์ของ dengan metode การย้ายเฉลี่ยเดียว orde 3, คลิกที่เมนู Stat Time Series Moving เฉลี่ย sehingga muncul tampilan seperti gambar, pada kotak ตัวแปรตัวแปร masukkan ข้อมูล, pada kotak ความยาว MA ความยาว 3, การสร้างดัชนีการสร้างการคาดการณ์และ isi kotak จำนวนของการคาดการณ์ dengan 1 ปุ่มคลิกปุ่มเลือกและคลิกที่นี่เพื่อดูรายละเอียดเพิ่มเติมคลิกที่นี่เพื่อดูรายละเอียดการจัดเก็บและจัดเก็บภาษีโดยการย้ายเฉลี่ยสำหรับการคาดการณ์ล่วงหน้าหนึ่งในระยะเวลาที่เหลือและการคาดการณ์คลิกที่นี่คลิกที่นี่เพื่อดูกราฟ Plain คาดการณ์ vs จริงและ OK. Sehingga muncul ออก seperti gambar dibawah ini. Pada gambar diatas ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลที่คาดการณ์ไว้สำหรับข้อมูลที่คาดการณ์ไว้, pada periode ke-17 nilai ramalannya adalah 24, MAPE den, MAD, และ MSD seperti pada gambar diatas. Cara peramalan dengan metode Double Moving เฉลี่ย dapat dilihat DISINI ganti saja langsung angka-angkanya ข้อมูล denat, hehhe maaf yaa saya tidak jelaskan, l agi laperr soalnya D. demikian postannya, semoga bermanfaat. Terimakasih atas kunjungannya. Modul Minitab Unamutan Dengan Metode Arima Dan คู่ Exponential. manual หนังสือ minitab untuk การใช้งาน analisis ARIMA. MODUL MINITAB UNTUK PERAMALAN DENGAN METODE ARIMA DAN สองครั้งที่ใช้ในการคำนวณ Minitab adalah program statist versinya terus dikembangkan Gambar 1 memperlihatkan kepada anda aspek-aspek utama dari แถบเมนู Minitab adalah tempat anda memilih perintah-perintah Toolbar menampilkan tombol-to-fungsi-yung sering dipakai Perhatikan bahwa tombol-tombbut berubah tergantung จากหน้าต่าง Minitab mana yang dibuka Ada หน้าต่างบานหน้าต่างขนาดใหญ่และขนาดเล็ก Minitab หน้าต่างข้อมูล tempat anda memasukkan, mengedit, และข้อมูลจากตารางข้อมูลที่ดีกว่าและหน้าต่างเซี่ยงไฮ้ส่งออก teeples ตารางสถิติของผู้ใช้งานที่มีขนาดใหญ่และมีข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลนี้ lembar kerja ชายและหญิง gaktifkan prosedur peramalan for url gandaran peramalan yang diperlukan Gambar 1 Layar Minitab Faktor utama yang mempengaruhi pemilihan teknik peramalan adalah identifikasi and pemahaman ข้อมูล histori ข้อมูล Pola ข้อมูลก่อนหน้านี้ในขณะที่มีการพล็อตพล็อตเรื่องที่ถูกลบออกจากที่นี้โดยอัตโนมัติ sampel 1 Langkah-langkah mendapatkan พล็อต deret denit Minitab 14 adalah sebagai berikut 1 Memasukkan ข้อมูลการผลิต pupuk ke dalam kolom C1 Untuk membentuk พล็อต deret, คลิกเมนูเมนู berikut seperti pada gambar 2 สถิติเวลาชุดเวลาซีรีส์ Gambar 2 เมนูพล็อตเดอร์ pada Minitab 2 โต้ตอบ Kotak เวลาซีรีส์ Plot ditampilkan pada gambar 3 , lalu คลิกที่นี่ 2 Gambar 3 โต้ตอบ Kotak เวลาซีรีส์ Plot 3 โต้ตอบ Kotak เวลาซีรีส์ Plot-Simple ดูขนาดเต็ม 4 คลิกที่นี่เพื่อดูภาพขนาดเต็มการแปลงขนาดและเวลาคลิกที่นี่ Gambar 4 Kotak Dialog Time Series Plot-Simple 3 ดูข้อมูลเส้นทางแบบเต็มได้ที่นี่ alah sebagai berikut 1 คลิกที่นี่เมนูของฉันคลิกที่เมนูเมนูที่คุณต้องการดู 5 เวลาแบบสแตนด์อโลน Autocorrelation Gambar 5 เมนูเมนูประกอบอาหารสำหรับ Minitab 2 กล่องโต้ตอบ Kotak โต้ตอบอัตโนมัติฟังก์ชัน mucul pada gambar 6 a ดูรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับการผลิตและการจัดส่งสินค้า disebelah kanan ซีรี่ส์ b Masukkan judul ชื่อเรื่อง pada ruang yang dikehendaki dan คลิกที่นี่ Hasrel korrelogram ditampilkan pada gambar 7 4 Gambar 6 โต้ตอบ Kotak ความสัมพันธ์กัน Autocorrelation Gambar 7 Fungsi Auto-corelasi จาก variabel ผลิต Pupuk Autocorrelation ฟังก์ชันสำหรับ produksi มี 5 ความสำคัญสำหรับการ จำกัด autocorrelations 1 0 0 8 0 6 การสังเคราะห์ 0 4 0 2 0 0 -0 2 -0 4 -0 6 -0 8 -1 0 1 2 3 4 ความล่าช้า 5 6 7 8 5 ความล่าช้า 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 41 100 48 101 81 Jika dalam gambar 7 masih menunjukkan adanya autokorelasi ไม่ใช่ stasinger ข้อมูล maka เวลาชุด terse ความแตกต่างของข้อมูลที่แตกต่างกันคลิกที่เมนูเมนู berikut ความแตกต่างของชุดเวลาที่แตกต่างกันความแตกต่างของความแตกต่างของวันที่ 2 ความแตกต่างของการโต้ตอบ 2 Kotak ความแตกต่าง dadampilkan pada gambar 8 a ความคิดเห็นที่ 1 large image 1 large image 1 large image 1 large image 1 C2 ความแตกต่างของข้อมูลที่แตกต่างกันของสีที่แตกต่างกันของแผ่นงานแผ่นงาน C2 ความสามารถในการใช้งาน 8 ความแตกต่างของกล่องโต้ตอบของ Kotak 6 รูปแบบการจัดวาง digunakan dua metode peramalan yaitu ARIMA and Double Exponential Smoothing Double Exponential Smoothing Untuk melakukan pemulusan mengunakan metode ข้อมูลแบบ Double Exponential เพิ่มขึ้นจากเมนูเมนู Melalui คลิกเมนูเมนูที่คุณต้องการตั้งค่าไว้ 9 Stat Time ซีรี่ส์ Double Exponential Smoothing Gambar 9 Menu สอง เลขชี้กำลัง Minitab 2 การเชื่อมต่อ Muncul kotak Double Exponential Smoothing การใช้งานที่มีอยู่ 10 ครั้งแล้วคลิกเพื่อดูภาพขนาดใหญ่จากนั้นคลิกที่ปุ่มเพิ่มที่เหมาะสม ARIMA, kemudian คลิกตกลงตกลง Hasilnya diperlihatkan pada gambar 11 7 Gambar 10 Kotak Dialog Double Exponential Gambar 11 Pemulusan Eksponensial Linier เก็บข้อมูลผลิต Pupuk Double Exponential Smoothing Plot สำหรับผลิต 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 พอดีกับค่าคงที่ Smoothing a lpha level 0 940976 เทรนด์แกมมา 0 049417 การวัดความถูกต้องของ MA PE 1 93411E 01 MA D 4 57345E 05 MSD 3 26840E 11 8 ARIMA Metode ARIMA แบบสังเคราะหทรานซิชันแบบไดนามิกไมไดเปนรูปลําดับความสําคัญในการจําลองแบบจําลองในรูปของขอมูลขาวสาร dengan kondisi yang sulit dimengerti pengaruhnya terhadap ข้อมูล secara teknis salah satu k รูปแบบการดำเนินงานของ ARIMA adalah nilai autokorelasi และ autokorelasi parsial, yang besarnya bervariasi antara -1 sampai 1 Disamping itu, ข้อมูลหยาง dapat dimodelkan dengan รุ่น ARIMA haruslah stasioner nilai tengah และ stasioner ragam Langkah yang dilakukan ไม่ระบุชื่อรุ่น awal dari ARIMA tanpa musiman adalah a Buat ข้อมูลพล็อตเตอร์ pengamatan ข้อมูลชุดข้อมูลข้อมูลเกี่ยวกับการประกันความลับของข้อมูลที่มีการระบุไว้โดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่ในปัจจุบันข้อมูลที่มีอยู่ในปัจจุบันข้อมูลที่มีอยู่ในปัจจุบันโดย Jika ชุด telah stasioner ข้อมูลการเก็บรวบรวมข้อมูลจากชุดข้อมูล Lihat เป็นแบบจำลองสำหรับ ARITA awal C Lakukan รูปแบบของ ARIMA p, d, q รูปแบบของเส้นโค้งที่มีการระบุไว้ในแบบฉบับของการเคลือบผิวแบบจำลองที่ดีกว่าการใช้งานที่เหมาะสม, การออกแบบที่ดี, การออกแบบ, การออกแบบ, การออกแบบ, การออกแบบ, dengan melihat MSE Peramalan dilakukan dengan menggun รูปแบบการใช้งานแบบไดนามิกข้อมูลชุดข้อมูลของนักบุญ, ภาษาอังกฤษ, ภาษาจีน, ภาษาจีนกลาง, ภาษาจีนกลาง, ภาษาอังกฤษ, ภาษาจีน, ภาษาอังกฤษ, ภาษาจีน, ภาษาอาหรับ, ภาษาอาหรับ, ภาษาอาหรับ, ภาษาอาหรับ, ภาษาอาหรับ, ภาษาอาหรับ, ภาษาอาหรับ, ภาษาอาหรับ การผลิตแบบอัตโนมัติโดยคลิกที่เมนูเพื่อดูภาพเคลื่อนไหวที่กำหนดไว้ 5 Stat Time Series การเชื่อมโยงความสัมพันธ์ 3 โต้ตอบ Kotak ฟังก์ชันการทำงานอัตโนมัติความสามารถในการใช้งาน 6 รูปแบบการใช้งานที่หลากหลายของรูปแบบการใช้งานและการใช้งานที่มีคุณภาพสูงขึ้น 7 คลิกที่นี่เพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเบราว์เซอร์ ข้อมูลการจัดเก็บข้อมูล, คลิกที่เมนูเพื่อดูประวัติของคุณ 8 ความแตกต่างเวลาที่แตกต่างกัน 5 ความแตกต่างของชุดคำศัพท์ Kotak ความแตกต่าง seperti pada gambar 9 muncul a ความหลากหลายของการผลิตและการใช้งานที่ดีกว่าชุดระเบียน b แท็บความแตกต่างในร้านค้าและป้อน C2 9 C แท็บห คลิกที่นี่เพื่อดูภาพขนาดปกติ 1 คลิ๊กเพื่อดูภาพขนาดใหญ่ 2 mulai baris 2 6 ป้ายชื่อ variabel C2 d engan Diff1prod Untuk menghitung auto-corelasi variabel ini, ulangi langkah 2 dengan menggunakan Diff1prod sebagai variabel disebelah kanan เบรค 7 Untuk menghitung auto-corelasi parsial dari variabel Diff1prod คลิกที่นี่เพื่อดูรูปที่ 12 Stat Time Series Autocorrelation ความสัมพันธ์โดยอัตโนมัติ 12 เมนู autodetable parsial pada Minitab 8 ฟังก์ชั่นการเชื่อมต่อแบบอัตโนมัติ Partial Autocorrelation ฟังก์ชัน muncul seperti pada gambar 13 a ความสามารถในการวัดความแตกต่างของ Diff1prod แอดเดรสและอื่น ๆ 14 gambar 13 ความสัมพันธ์กับ Autogorrelation 9 ชิ้นส่วน ARIMA 5,1,5 dijalankan dengan click menu berikut Stat Time Series Arima 10 การสนทนาแบบโต้ตอบ ARIMA muncul seperti gambar 14 a Klik dua kali variabel การผลิตและการใช้งาน muncul disebelah kanan series b Di bawána Nonseasonal di kanan อัตชีวประวัติ masukkan 5 di kanan ความแตกต่าง masukkan 1 และ 5 di kanan Moving Average c ข้อมูล Karena telah diselisihkan, คลิกปิด kotak รวมระยะคงที่ในรูปแบบ d คาดการณ์ Klik และการโต้ตอบ kotak ARIMA - การคาดการณ์ Muncul Untuk meramalkan dua periode ke depan tempatkan 2 ดิ kanan นำไปสู่ ​​Klik ตกลง e Klik การจัดเก็บและการโต้ตอบ ARIMA-storage muncul คลิกที่นี่และคลิกที่นี่เพื่อโต้ตอบกับ ARIMA และอื่น ๆ อีกมากมายที่เหลืออยู่, ulangi langkah 2 dengan menggunakan Res1 sebagai variabel di kanan deret 11 กลองโตตอบ Gambar 14 Kotak ARIMA 12.