复合序列分解预测实例
例子:根据已有数据预测2006年的对应数据
图形描述数据,根据年度折叠图可判断存在季节影响因素
将数据进行处理,添加时间编号
将获得比值整理至如下表格中求平均比值,检查平均比值均值不为1则进行处理使之均值为1(处理方式:原平均比值/各季度原平均比值的均值),可获得季节指数
将原始数据/季节指数将原始数据去季度化,对去季度化后的数据进行线性拟合,获得去季度化拟合方程,用来预测去季度化后的销量,最后再此基础上添加季节指数
y=0.5575x+30.64,x为时间编号(多项式拟合结果稍高一些但R2差异不大,因此采用线性拟合结果即可)
对比一下,预测数据与原数据,有图形可直观看到预测较为准确。