Moyenne Mobile Par Spss

Nov 26, 2009 Metode Lissage merupakan salah satu jenis teknik yang digunakan dalam analyse série chronologique (runtun waktu) untuk memberikan peramalan jangka pendek. Dalam melakukan lissage (penghalusan) données terhadap, nilai masa lalu digunakan untuk mendapatkan nilai yang dihaluskan untuk série chronologique. Nilai yang yiyi dihaluskan ini kemudian diekstrapolasikan untuk meramal nilai masa depan. Tehnik yang kita kenal dalam metode lissage yaitu Moyenne mobile simple dan Lissage exponentiel. Pada halaman ini, saya hanya akan membahas tentang Moyenne mobile simple. Moyenne mobile simple Séries chronologiques de données série de mengandung ketidakteraturan yang akan menyebabkan prediksi yang beragam. Untuk menghilangkan efek yang tidak diinginkan dari ini ketidak-teraturan, Metode moyenne simple mengambil beberapa nilai les diamati Yang, rataan memberikan, dan menggunakannya untuk memprediksi nilai untuk Période waktu yang datang akan en mouvement. Semakin tinggi jumlah pengamatan yang dilakukan, maka pengaruh metode moyenne mobile akan lebih baik. jumlah Meningkatkan observasi akan menghasilkan Nilai peramalan yang lebih Baik karena ia cenderung meminimalkan efek-efek données pada Muncul Pergerakan yang tidak biasa yang. Moyenne mobile juga mempunyai dua kelemahan yaitu memerlukan données masa lalu dalam jumlah besar prediksi ketepatan untuk, dan Masing-Masing observasi bobot diberikan yang sama, ini melanggar bukti Empiris bahwa Semakin observasi terbaru seharusnya lebih dekat dengan nilai masa Depan maka kepentingan bobotnya akan meningkat pula. Aplikasi Metode Moving logiciels moyenne de dengan IBM SPSS 23 dapat dilihat pada contoh berikut ini: Berikut kita memiliki données kunjungan ke Bali dari Januari 2008 hingga Juni 2015 format dalam excel, données diambil site dari Dinas Pariwisata Provinsi Bali: 1. Langkah Pertama adalah memasukkan ke de données Dalam feuille de travail SPSS 23 sebagai berikut: Affichage des données. (Bagi yang belum jelas tentang cara données importantes dari excel ke SPSS 23 lihat di étape bahasan ini gtgtgt) 2. Kemudian pada menubar SPSS 23 pilih Transform 8211 Créer des séries chronologiques Seperti Gambar: 3. Setelah itu akan muncul kotak dialogue, pilih Visit dan Klik panah sehingga variabel visite berpindah ke kolom variabel 8211 Nouvelle Variabel di sebelah kanan. 4. Setelah itu pilih pada kotak fonction pilih Moyenne mobile centrée, atau bisa juga Moyenne mobile antérieure. 5. Kemudian isikan span dengan 3, changement dan klik. Span diisi dengan angka 3 artinya mengalami proses 3 kali lissant yang biasa kita kenal juga dengan Moyenne mobile pondérée. Adaptabilité 1 dan 2 kali lissage kita sebut simple moyenne mobile moyenne mobile double. Jangan lupa untuk klik modifier agar var1 visit1 berubah menjadi visi3, kemudian ok. 6. Sortie yang didapat dari metode Moyenne mobile centrée 8211 Moyenne mobile pondérée adalah sebagai berikut: Dari diatas de sortie, dapat diketahui bahwa Kunjungan pada bulan-bulan berikutnya dapat kita lihat dari variable baru yang dihasilkan dari analyse de séries chronologiques metode centré déplacement moyen pondéré moyenne . Demikian juga jika kita memilih moyenne antérieure mobile, keduanya merupakan metode simple moyenne mobile dengan étendue 3, maka hasil peramalannya akan sama (aaaa) Aplikasi Metode Exponentielle lissage dengan SPSS akan dibahas pada halaman selanjutnya gtgtgt Publié par ariyoso Teori amp Konsep Statistiques Konsep Variabel Kualitatif Dan Kuantitatif Tipe Data Statistiques Deskriptif Konsep Parametrik dan Non Parametrik Statistiques Inferensia Penyusunan Hipotesis Teknik Pengukuran Statistiques Teknik Sampling Sebaran Probabilitas Diskret Sebaran Normal Sebaran Binomial Sebaran Poisson Transformasi Données Korelasi Bivariat Pemaparan Données Kualitatif dengan Tabulasi Silang nouveau IBM SPSS Ver.23SPSS Moyenne mobile nœud personnalisé pour SPSS Modeler pour calculer la moyenne mobile simple sur les dernières n périodes (moyenne non pondérée des données n précédentes) Pour créer une moyenne mobile: sélectionnez n'importe quel champ continu dans le sélecteur de valeurs sur lequel vous souhaitez calculer la moyenne mobile. Périodes choisissent une période sur laquelle la moyenne mobile doit être calculée Le résultat est un champ qui contient la moyenne des n dernières périodes pour chaque ligne. Le résultat est une nouvelle colonne ma qui est remplie de null les premières n-1 périodes et ensuite avec la moyenne sur les dernières n périodes: Les mises à jour futures peuvent contenir différentes moyennes mobiles ainsi que la possibilité de dériver de multiples périodes. N'hésitez pas à contribuer. Vous ne pouvez pas effectuer cette action en ce moment. Vous avez ouvert une session avec un autre onglet ou une autre fenêtre. Rechargez pour actualiser votre session. Vous avez déconnecté dans un autre onglet ou une fenêtre. Recharger pour rafraîchir votre session. Portal - Statistik Bertemu lagien dengan postingan kali ini, setelah sekian lama offline dari dunia blogger, tidak pernah lagi mengurusi blog, nah pada kesempatan kali ini saya mau berbagi kembali kepada semua sahabat yang membutuhkan tutoriel atau pengetahuan tentang prévision peramalan , Mungkin beberapa hari kedepan dire akan banyak memposting tulisan tentang prévision. 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, et sont affichées à l'intérieur de la base de données de l'arborescence de l'arborescence. ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, , 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.