Portail - Statistik Bertemu lagi dengan postingan kali ini, setelah sekian lama offline dari dunia blogger, tidak pernah lagi mengriusi blog, nah pada kesempatan kali ini saya mau berbagi kembali kepada semua sahabat yang membutuhkan didacticiel atau pengetahuan tentang prévision / peramalan, mungkin beberapa hari kedepan Saya akan banyak memposting prévision tulisan tentang. Semoga tulisan dans le panier berguna bagi kita semua. Pada postingan pertama tentang analyses runtun waktu kali ini, saya akan berbagi tentang analyse runtun waktu yang paling sederhana yaitu metode Moyenne mobile. Analyses runtun waktu merupakan suatu metode kuantitatif untuk menentukan pola données masa lalu yang telah dikumpulkan secara teratur. Analyse runtun waktu merupakan salah satu metode peramalan yang menjelaskan bahwa deretan observasi pada suatu variabel dipandang sebagai realisasi dari variabel aléatoire berdistribusi bersama. Gerakan musiman adalah gerakan rangkaian waktu yang sepanjang tahun pada bulan-bulan yang sama yang selalu menunjukkan pola yang identik. Contohnya: harga saham, inflasi. Gerakan aléatoire adalah gerakan naik turun waktu yang tidak dapat diduga sebelumnya dan terjadi secara acak contohnya: gempa bumi, kematian dan sebagainya. Asumsi yang penting yang harus dipenuhi dalam memodelkan runtun waktu adalah asumsi kestasioneran artinya sifat-sifat yang mendasari proses tidak dipengaruhi oleh waktu atau proses dalam keseimbangan. Apabila asumsi stasioner, belum, dipenuhi, maka, deret, belum, dapat, dimodelkan. Namun, deret yang nontateur dapat ditransformasikan menjadi deret yang stasioner. Pola Données Runtun Waktu Salah satu aspek yang paling penting dalam penyeleksian metode peramalan yang sesuai untuk données runtun waktu adalah untuk mempertimbangkan perbedaan tipe pola données. Ada empat tipe umum. Horizontal, tendance, saisonnier, dan cyclique. Ketika données observasi berubah-ubah di sekitar tingkatan atau rata-rata etang konstan disebut pola horizontal. Sebagai contoh penjualan tiap bulan suatu produk tidak meningkat atau menurun secara konsisten pada suatu waktu dapat dipertimbangkan untuk pola horizontal. Les données de Ketika observasi naik atau menurun pada perluasan période suatu waktu tendance dise pola. Pola cyclique ditandai dengan adanya fluktuasi bergelombang données yang terjadi di sekitar tendance garis. Ketika observasi dipengaruhi olé faktor musiman disebut pola saisonnier yang ditandai dengan adanya pola perubahan yang berulang secara otomatis dari tahun ke tahun. Untuk runtun tiap bulan, ukuran variabel komponen runtun saisonnier tiap Januari, tiap Februari, dan seterusnya. Untuk runtun tiap triwulan ada élémen empat musim, satu untuk masing-masing triwulan. Moyenne mobile simple Rata-rata bergerak tunggal (Moyenne mobile) untuk periode t adala nilai rata-rata untuk n jumlah data terbaru. Dengan munculnya données baru, maka nilai rata-rata yang baru dapat dihitung dengan menghilangkan données yang terlama dan menambahkan données yang terbaru. Déménagement moyen inu digunakan untuk memprediksi nilai pada periode berikutnya. Modèle ini sangat cocok digunakan pada données yang stasioner atau données yang konstant terhadap variansi. Tetapi tidak dapat bekerja dengan données yang mengandung unsur tendance atau musiman. Rata-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan données terakhir (Ft), dan menggunakannya untuk memprediksi données pada periode selanjutnya. Metode ini sering digunakan pada données kuartalan atau bulanan untuk membantu mengamati komponen-komponen suatu runtun waktu. Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulusan (lissage). Dibanding dengan rata-rata sederhana (dari satu données masa lalu) rata-rata bergerak berorde T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T periode tarakhir données dari yang diketahui. Jumlah titik données dalam setiap rata-rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan dari metode ini adalah. Metode ini memerlukan penyimpanan yang lebih banyak karena semu T pengamatan terakhir harus disimpan, tidak hanya nilai rata-rata. Metode ini tidak dapat menanggulangi dengan baik adanya tendance aku musiman, walaupun metode dans lebih baik dibanding rata-rata total. Diberikan N titik données de la liste des résultats de la recherche T pengamatan pada setiap rata-rata (yang disebut dengan rata-rata bergerak orde (A) atau MA (T), seadga keadaannya adalah sebagai berikut: Studi Kasus Suatu perusahaan pakaian sepakbola periode januari 2013 sampai dengan April 2014 menghasilkan data est un membre de la famille d'utilisateurs de la communauté: merci, meramalkan hasil penjualan, menggunakan metode, peramalan, yang cocok, dengan data tersebut, bandingkan, metode, MA, tunggal orde 3, 5, 7 dengan aplikasi Minitab dan MA 3x5 dengan aplikasi Excel, manakah metode yang paling tepat untuk Les données sont envoyées par l'intermédiaire de l'arborescence de la base de données, de la base de données, de la base de données et de la base de données. ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, , Sehingga didapatkan sortie seperti gambar. Selanjutnya untuk melakukan prévisions dengan metode Moyenne mobile simple orde 3, klik menu Stat 8211 Série chronologique 8211 Moyenne mobile. . Sealingga muncul tampilan seperti gambar dibawag, pada kotak Variable: masukkan variabel Données, pada kotak MA longueur: masukkan angka 3, selanjutnya berikan centang pada Générer des prévisions par an istanbul Nombre de prévisions: dengan 1. Klik button Option dan berikan judul dengan MA3 dan klik D'ACCORD. Selanjutnya klik Plus d'options Storage dan berikan centang pada Moyennes mobiles, Fits (Prévisions à une période), Résidus, Dan Prévisions, klik OK. Kemudian klik Graphiques dan pilih Graphique prédit vs réel dan OK. Sehingga muncul sortie seperti gambar dibawah ini, Pada gambar diatas, terlihat dengan jelas hasil dari données prévisionnelles, pada periode ke-17 nilai ramalannya adalah 24, denngan MAPE, MAD, dan MSD seperti pada gambar diatas. Cara peramalan dengan metode Moyenne mobile double dapat dilihat DISINI. Ganti saja langsung angka-angkanya données dengan sanglot, hehhe. Maaf yaa, saya, tidak, jelaskan, lagi, laperr, soalnia: D demikian postingannya, semoga bermanfaat. Terimakasih atas kunjungannya. Portal-Statistiques Malam ini sedang berlangsung bigmatch antara Chelsea VS MU, sambil menunggu coup de pied de babak kedua remédier berbagi kepada teman-teman semua. Setah kemarin saya berbagi postingan tentang Lankah-langkah Peramalan Dengan Métré ARIMA Box-Jenkins dengan Eviews. Malam ini waktunya untuk melanjutkan postingan tentang analyse données runtung waktu metode yang lainnya. Les données de Peramalan Runtun Waktu Metode SARIMA (Moyenne mobile intégrée saisonnière autorégressive) dengan Eviews. Metode Box-Jenkins Métro Peramalan adalah cara memperkirakan secara kuantitatif apa yang akan terjadi pada yang akan datang, données berdasarkan yang relevan pada masa lalu. Metode ini sangat berguna dalam mengadakan pendekatan analyse terhadap perilaku atau pola dari données yang lalu, sehingga dapat memberikan cara pemikiran, pengerjaan dan pemecahan yang sistematis dan prakmatis serta memberikan tingkat keyakinan yang lebih. Salah satu metode dalam peramalan yaitu metode Box Jenkins. Beberapa modèle dalam Metode Box-Jenkins yaitu: Modèle ARIMA (p, d, q) Modèle de Rumus umum ARIMA (p, d, q) adalah sebagai berikut Modèle ARIMA dan Faktor Musim (SARIMA) Notasi ARIMA dapat diperluas untuk menangani aspek musiman, notasi Umumnya adalah: ARIMA (p, d, q) (P, D, Q) S dengan. P, d, q. Bagian yang tidak musiman dari modèle (P, D, Q) S. Bagian musiman dari modèle S. jumlah periode par musim Adaptateur adapté à un système ARIMA (p, d, q) (P, D, Q) S sebagai berikut: Stasioneritas data Données numériques bisa dilihat dari plot series chronologiques. Untuk melihat kestasioneran données dalam signifie bisa dilihat dari perhitungan ACF dan PACF nya. ACF diperoleh dengan rumeau sebagai berikut: dengan Zt données séries temporelles pada waktu ke t dan Z 773 rata-rata sampel. Sedangkan PACF diperoleh se présente comme suit:. Ketidakstasioneran données dalam signifie dapat diatasi dengan proses pembedaan (différenciation), sedangkan kestasioneran données dalam varians dapat dilihat dengan nilai. Adaptateur de chargeur de batterie et de chargeur de batterie: dengan, Yi data aktual untuk i 1. n. G moyenne géométrique dari seluruh données, nilai lambda, n jumlah données observasi. Studi Kasus est un membre de la famille de l'adalah, qui a séjourné dans un groupe d'enfants et a trouvé un groupe de personnes qui ont participé à la collecte de leur enfant. Données dapat diperoleh disini. Adapune langkah-langkah melakukan forcasting données terhadap dengan menggunakan aplikasi Eviews metode SARIMA adalah. Membuka aplikasi Eviews dengan melakukan double clic pada icône de bureau atau apalah terserah cara masing-masing. Setelah aplikasi Eviews terbuka dan siap digunakan, menu klik Fichier 8211 Nouveau - Fichier de travail. Selanjutnya pilih menu Objet 8211 Nouvel objet. Kemudian pilih Série dan isikan nama données pada kotak Nom de l'objet. Selanjutnya double klik pada nama données yang telah dessin, klik button Modifier. Dan collez des données pada studi kasus pada kolom yang tersedia. Lihat bentuk data tersebut, klik menu Voir 8211 Graphique 8211 OK. Les données de Karena tersebut mengandung pola musiman, maka selanjutnya adalah menghilangkan pola musiman tersebut dengan melakukan musiques de différenciation, menu klik Rapide 8211 Générer la série. Pada Entrer l'équation isi dengan kode dslogsepatudlog (sepatu, 0,12). Selanjutnya adalah melakukan différenciation nonmusiman terhadap données teresebut, klik menu Rapide 8211 Generate Series. Pada Entrer l'équation isi dengan kode dslogsepatudlog (sepatu). Selanjutnya untuk melihat grafik dari hasil différenciation musiman dan non musiman tersebut dapat dilakukan dengan choisir dslogsepatu dan dlogsepatu kemik klik kanan ouvrir 8211 comme groupe, menu kémik klik Voir 8211 Graphique 8211 OK. Sehingga didapatkan hasil seperti gambar dibawah. Setelah melihat hasil kedua grafik tersebut, langkah selanjutnya adalah melakukan menggabungkan différenciation musiman dan nonmusiman tersebut, klik menu Rapide 8211 Générer la série. Pada Entrer l'équation isi dengan kode ddslogsepatudlog (sepatu, 1,12). Les données tersebut tela tela tela dias dias dias dias dias dias dias ter ter ter ter ter ter ter ter ter ter ter ter ter ter ter ter ter ter ter ter ter ter ter dil dil dil dil dil dil dil dil dil dil dil dil dil dil dil dil dil dil........................................................................................................................ Klik menu Voir 8211 Unit Root Test. Kemudian isi sesuai gambar. Selanjutnya adalah identifikasi modèle awal, klik menu Voir 8211 Correlogramme. Kemudian pilih Ok. Sealingga muncul grafik ACF dan PAC seperti gambar. Dari modèle grafik diatas, dapat diduga données tersebut mengikuti modèle ARIMA (2,1,1) (2,1,1) 12. Selanjutnya dilakukan overfitting untuk memilih modèle yang signifikan dan terbaik. Pada halaman utama Evisage masukkan perintah seperti gambar. Lakukan overfitting modèle-modèle berikut ini, kemudian tentukan modèle mana yang signifikan dan terbaik dengan mélangé nilai AIC, SC, MSE serta uji asumsi Autokorelasi, Heteroskedasisitas dan Normalitas Residu. Untuk melakukan uji normalitas résidu, menu klik Voir 8211 Test résiduel 8211 Test de normalité de l'hostogramme. Selanjutnya adalah uji asumsi autokorelasi, menu klik Voir 8211 Test résiduel 8211 Correlogramme Q Statistiques. Selanjutnya adalah uji asumsi heteroskedastisitas, menu klik Voir 8211 Test résiduel 8211 Corrélogramme carré résiduels. Selanjutnya adalah melakukan prévisions à l'avance peramalan, doublekik pada r ange données dan ubah nilai Date de fin dengan 1982M12. Berdasarkan hasil surplombant tabel diatas, maka yang dipilih adala modèle ARIMA (2,1,1) (24,1,12). Menu perso Prévisions météo détaillées istanbul. Sehingga didapatkanlah hasil prévisions données dari tersebut. Selanjutnya mari kita bahas satu persatu sortie hasil dari permalan yang sudah kita lakukan tadi. Berdasarkan gambar, dapat dikatakan bahwa données tersebut mengandung pola musiman yang terus berulang dari tahun ketahun, oleh sebab itu metode yang digunakan dalam melakukan prévisions terhadap données tersebut adalah metode SARIMA (Temporaire Autoregressive Integrated Moving Average). Données de Karena tersebut mengandung pola musiman, oleh sebab itu dilakukan différenciation terhadap pola musiman dan nonmusimannya supaya données statsioner terhadap mean dan variansi. Hipotesis Ho. Données tidak stasioner H1. Données stasioner Tingkat Signifikansi: 0.05 Daerah Kritis: ADF gtt-Statistic. Tolak H0 Statistiques Uji: ADF -13.477 t-Statistique 5 -2.886 Keputusan Uji Karena nilai ADF gt t-Statistique maka keputusannya adalah tolak H0 Kesimpulan: Jadi dengan tingkat significatifansi 5 didapatkan kesimpulan bahwa données tersebut stasioner terhadap moyen. Setelah données tersebut stasioner terhadap signifiant variansi karena tissuh dilakukan transformasi dan différenciation terhadap pola musiman dan nonmusiman. Selanjutnya adalah pemilihan modèle terbaik dengan melakukan overfitting. Berdasarkan tabel diatas maka modèle terbaik yang dapat digunakan adala modèle ARIMA (2,1,1) (24,1,12). Karenan memiliki nilai AIC, SC, SSR yang paling sedikit serta hasil diagnostic check yang baik: Berdasarkan gambar, terlihat bahwa nilai Prob. Lt alpha 0,000 lt 0,05 maka keputusannya adalah tolak H0 yang berarti bahwa données résiduelles tidak berdistribusi normales. Berdasarkan gambar diata terlihat pada nilai prob. Semua nilai signifikan (probabilité gt alpha), ole karena itu dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat gejala autokorelasi terhadap données résiduelles. Berdasarkan gambar diata terlihat pada nilai prob. Semua nilai signifikan (probabilité gt alpha), ole karena itu dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat gejala hétéroskedastisitas terhadap données résiduelles. Gambar diatas merupakan hasil Prévision des données pour le jour de la semaine (12 bulan) ke depan, pada gambar pertama dan kedua dapat dilihat informasi RMSE dan MAE yaitu 176.10 dan 152.29, dan pada gambar ketiga dapat dilihat hasil prevision untuk periode 12 bulan kedepan. Demikian, Selesai juga dans postingan, sungguh panjang dan sedikit melelahkan. Hehe. Jika ada yang kurang jela silahkan bisa ditanyakan. Semoga Bermanfaat Avoir du plaisir.
No comments:
Post a Comment