Пакет Statgraphics, 5.1

 

1. Открыть через меню File – Open – Open Data File файл данных Carsales (Продажа машин). Данные представляют собой количество продаваемых машин (в тыс. шт.) по месяцам на протяжении 6 лет.

2. Через Special – Time Series Analysis (Специальные – Анализ временных рядов) перейти к опции Seasonal Decomposition (Сезонная декомпозиция). В появившемся окне выбрать в качестве переменной «sales» (продажи), выделить в Sampling Interval (Выборочный интервал) Months (Месяцы), значение Seasonality (Сезонность) принять равным 12. Остальные поля окна диалога можно не заполнять и нажать ОК (рис.9).

 

 

Рис.9. Входное окно сезонной декомпозиции

 

3. Нажать кнопку табличных опций (вторая слева), выделить все табличные опции и проанализировать их.

В первой таблице Analysis Summary (Итоговый анализ) указывается название переменной, количество наблюдений, выборочный интервал и значение сезонности. В качестве метода декомпозиции принят мультипликативный (табл.2).

 

Таблица 2. Итоговый анализ

 

 

Консультант (Statadvisor) дает следующее пояснение:

Эта процедура применяет мультипликативную сезонную декомпозицию к переменной sales. Целью декомпозиции является разделение продаж на тренд / циклический, сезонный и случайный компоненты. Данные перекрывают 72 временных периода. Каждая из таблиц и графиков показывает различные аспекты декомпозиции.

Во второй таблице Data Table for sales (Таблица данных для продаж) представлены результаты декомпозиции временного ряда (табл.2).

Таблица 3. Данные по продажам

 

 

Консультант дает следующее пояснение:

Эта таблица показывает каждый шаг сезонной декомпозиции. Столбец тренд / цикл дает результаты центрированного скользящего среднего длиной 12 интервалов, примененного к исходным данным. Следующий столбец - сезонности – содержит данные, разделенные на скользящее среднее и умноженные на 100. Затем вычисляются сезонные индексы усреднением отношений по всем наблюдениям в этом месяце. Кроме того, масштаб изменяется таким образом, чтобы среднее значение индекса по месяцам составляло 100 единиц. Данные далее делятся на тренд / цикловый и сезонный компоненты для получения нерегулярной (остаточной) составляющей. Последний компонент затем умножается на 100.

В последней таблице приведены Seasonal Indices for sales (Сезонные индексы для продаж) по месяцам (табл.4).

 

Таблица 4. Сезонные индексы для продаж

 

 

 

Пояснение консультанта сводится к следующему:

Эта таблица показывает сезонные индексы для каждого месяца, масштабированных так, что среднее месячное значение составляет 100. Диапазон изменения индексов простирается от 78,8% в 10 месяце до 123,2% в 4 месяце. Это указывает на то, что имеется сезонный размах по полному циклу наблюдаемых данных.

4. Нажать кнопку графических опций (третья кнопка слева) и выделить первые 4 графика (рис.10). Провести визуальный анализ полученных графиков.

5. Изменить использованную модель декомпозиции: вместо мультипликативной перейти к аддитивной. Для этого при положении указателя мыши на поле графика нажать правую кнопку мыши и в появившемся окне выделить Pane Options, после чего в новом окне изменить вид модели декомпозиции.

Повторить все операции, проведенные с мультипликативной моделью.

 

Рис.10. Сверху вниз: ряды тренд/цикл, сезонного индекса, нерегулярного компонента, устраненной сезонности