การย้าย ค่าเฉลี่ย dengan minitab

กล่อง Metode - Jenkins ARIMA. ใส่ข้อมูลในรถเข็นของคุณเพื่อดูรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสร้างแบบจำลองการดำเนินงานในช่วงเวลาที่แตกต่างกันไปตามข้อมูลที่มีอยู่ในขณะนี้ data time seriesnya nah, dalam ค่าใช้จ่ายในการจัดส่งทางไปรษณีย์ไปยังประเทศซาอุดีอาระเบียการตรวจสอบความถูกต้องของระเบียน ARIMA autoregresif จำนวนการเคลื่อนย้ายเฉลี่ย ARIMA ini การดำเนินการ juga disebut metode runtun กล่อง wuju กล่อง jenkins Dalam pembahasan kali ini kita akam sedikit membahas ARIMA. Model ARIMA adalah รุ่นยาง secara penga mengabaikan independenten varibel dalam pembuatan peramalan ARIMA menggunakan nilai masa lalu และ sekarang dari variabel dependen unman menghasilkan peramalan jangka pendek yang akurat namun ไม่แสวงหาผลกำไร jangka panjang ketepatan peramalannya kurnag baik Tujuan ARIMA adalah for menentukan hubungan statistik yang baik antar variabel หยาง diramal dengan nilai histori variabel tersebut sehingga peramalan dapat dilakukan dengan รุ่น tersebut. IMA digunakan untunk suatu variabel u รูปแบบ ARIMA แบบจำลอง ARIMA dibagi dalam 3 unsur, yaitu model autoregresif AR, ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของ MA, และ Integreted I ดูรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับรูปแบบการจัดส่งแบบจำลองแบบจำลองแบบจำลองโดยเฉลี่ยสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ARMA namun, apabila mau dibuat dalam umumnya menjadi ARIMA p, d, qp menyatakan ordo AR, d menyatakan ordo Integreted และ q menyatakan ordo ย้าย avirage apabila modelnya menjadi AR maka model umumnya menjadi ARIMA 1,0,0 untuk lebih jelasnya berikut dijelaskan ไม่พบ masing-masing unsur. bentuk umum จากแบบจำลอง autoregresif dengan oro p AR p atau รุ่น ARIMA P, 0.0 กลับไปด้านบนให้ข้อเสนอแนะโดยการคลิกที่นี่ X dipengaruhi oleh. nilai x periode sebelumnya hingga periode ke-p น่ารักหยาง berpengaruh disini adalah variabel itu sendiri. Moving average. bentuk u mum dari แบบเคลื่อนที่เฉลี่ย organ q q q atau model ARIMA 0,0, q dinyatakan sebagai beriku. maksud จากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ yaitu nilai variabel x dipengaruhi เนื่องจากข้อผิดพลาด dari varibel x tersebut. bentuk umum จากรุ่น integreted dengan หรือฉัน d atau model ARIMA 0, d, 0 ได้รับการจัดอันดับโดยไม่คิดค่าใช้จ่ายที่แตกต่างกันข้อมูลที่มีการจัดทำแบบจำลอง ARIMA syarat keharusan yang harus dipenuhi adalah stasioneritas ข้อมูล apabila data stasioner pada ระดับ maka ordonya sama dengan 0, namun apabila stasioner pada different pertama maka ordonya 1, dst. รูปแบบ ARIMA dibagi dalam 2 รูปแบบของ ARIMA tanpa และรูปแบบ ARIMA musiman model ARIMA tanpa musiman merupakan แบบจำลอง ARIMA yang tidak dipengaruhi oleor faktor waktu musim bentuk umum dapat dinyatakan dalam persamaan berikut. sedangkan ARIMA musiman merupakan model ARIMA yang dipengaruhi faktor waktu musim model ini biasa disebut Season ARIMA SARIMA bentuk umum คุณอยู่ที่นี่: หน้านี้ถูกแปลโดยซอฟต์แวร์เครื่องแปลภาษาคลิกที่นี่เพื่อรับภาษาอังกฤษ n model ARIMA.1 identifikasi model tentatif sementara.2 พารามิเตอร์ Pendugaan 3 การวินิจฉัยการวินิจฉัย 1 Identification. Pada tahap ini กะโหลกศีรษะ mencari atau menetukan p, d, และ q penentuan p และ q brasuan korelogram ใบสั่งแพทย์ ACF และ corelogram autorpora parsial PACF Sedangkan d ditentukan dari tingkat stasioneritasyaa ACF disini mengukur corelasi antara pengamatan dengan lag ke k kangkap pacuk pengukuran koralasi pangamatan dengan lag ke-k den mengontrol korelasi anttara duang pengamatan dengan lag kurang dari k atau dengan kata lain, pacf adalah korelasi antara yt การตั้งค่าพารามิเตอร์การกำหนดค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสมสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมโปรดดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการตั้งค่าพารามิเตอร์การกำหนดค่าพารามิเตอร์การกำหนดค่าพารามิเตอร์การกำหนดค่าพารามิเตอร์ที่ใช้ในการกำหนดค่า คู่มือการใช้งาน Seamlessgaard bantuan ซอฟต์แวร์ซอฟต์แวร์ Sekarang ini banyak sekali so ftware หยาง digunakan ไม่พบ analisis ARIMA seperti SPSS, EViews และ Minitab.3 Cek Diagnostik พารามิเตอร์ menadga, langkah selajutnya adalah menguji แบบจำลอง apakah modelnya sudah baik untuk digunakan รูปแบบการใช้งาน yang baik bisa dilihat residualnya Jika residualnya เสียงสีขาว, maka modelnya dapat dikatakan baik dan sebaliknya. Salah satu cara to the white เสียง dapat diuji melalui korelogram ACF และ PACF จากที่เหลือ BAFA ACF กว่า PACF tidak signifikan, ini mengindikasikan เสียงรบกวนสีขาวที่เหลืออยู่ artinya modelnya sudah cocok. Selain itu dapat dilakukan dengan test Ljung - กล่อง untuk mengetahui ขาว noisenya Apabila hipotesis awalnya diterima maka เหลือ memenuhi syarat เสียงสีขาว Sebaliknya jika hipotesis awalnya ditolak maka ส่วนที่เหลือเสียงสีขาว Statistik uji Ljung-Box sebagai berikut. Dari hasi tersebut mungkin saja ada beberapa รุ่น yang baik digunakan Sehingga langkah selanjutnya denni memilih model terbaik dengan melihat beberapa ตัวบ่งชี้, seperti AIC, SIC, R2adjusted.4 การคาดการณ์การคาดการณ์ในระยะปานามามซิตีที่เกิดขึ้นจริงในช่วงระยะเวลาที่ยาวนานขึ้นในช่วงระยะเวลาที่ยาวนานของปีงบประมาณพ. ศ. 2543 โดยมีการคาดการณ์ว่าจะมีการปรับประมาณการทางการเงินขึ้นเป็นครั้งคราวโดยมีรายละเอียดดังต่อไปนี้ Nachrowi Djalal Nachrowi and Hardius Usman ekonometrika untuk analisis economi and keuangan 2006 Lembaga อวตารและ Pemberdayaan Masyarakat IPB Model กล่อง jenkins ARIMA 2006.Written โดย Nasrul Setiawan. เธเธเธฒเธงเธฒเน€เธเนเธญเธฒเธกเธฒเธฑเธเธญเธฑเนเธญเนเธญเนเธญเนเธญเนเธญเนเธญเนเธญเนเธญเนเธญเนเธญเนเธญเนเธญเนเธญเนเธญเนเธญเนเธญเนเธญเนเธญเนเธญเนเธญเนเธญเนเธญเนเธญเนเธญเนเธญเนเธญเนเธญเนเธญเนเธญเนเธญเนเธญเนเธญเนเธญเนเธเธญ tidak pernah lagi mengurusi blog, nah pada kesempatan kali ina saya mau berbagi kembali semipa sahabat yang membutuhkan กวดวิชา atau pengetahuan tentang การคาดการณ์, peramalan, mungkin beberapa hari kedepan saya akan banyak memposting การพยากรณ์อากาศ teng teng teng teng teng teng การจัดส่งข้อมูล pertama tentang analisis runtun waktu kali ini, saya akan berbagi tentang analisis runtun yuitu meta การเคลื่อนย้าย average. Analisis runtun waktu merupakan suatu metode kuantitatif untuk menentukan ข้อมูลของฟิลด์ masa lalu yang telah dikumpulkan secara teratur analisis runtun merkatul salah satu metode peramalan yang menjelaskan bahwa d ดูเพิ่มเติมเกี่ยวกับการค้นหาแบบเต็มรูปแบบของคุณโดยไม่ต้องแจ้งให้ทราบล่วงหน้า Gerakan musiman adalah gerakan rangkaian waktu yang sepanjang tahun pada bulan-bulan yang sam selang yang selalu menunjukkan yang yang yang yang selang yang selalu menunjukkan เซสชั่นแนลและเทอร์มิเนตเซอร์เบียโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเทียบกับปีที่ผ่านมามีการใช้จ่ายในการดำเนินงานของ บริษัท ในช่วงต้นปีที่ผ่านมาโดยมีการคาดการณ์ว่าจะมีการจ้างงานเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องในขณะที่มีการจ้างงานเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในขณะที่มีการจ้างงานเพิ่มขึ้นจากปีที่ผ่านมาโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเทียบกับปีที่ผ่านมา dimodelkan Namun, deret yang nonstasioner dapat ditransformasikan menjadi deret หยาง stasioner ข้อมูลที่ใช้ Runtun Waktu. Salah satu aspek yang paling penting dalam penyeleksian metode peramalan yang sesuai ข้อมูล runtun waktu adalah ไม่ได้ใช้ mempertimbangkan ข้อมูลของ tipe ข้อมูลในพื้นที่ Ada empat tipe umum horizon แนวโน้มแนวโน้มตามฤดูกาลและข้อมูลวัฏจักรข้อมูลที่เป็นไปได้ที่เกิดขึ้นในช่วงฤดูใบไม้ร่วงและฤดูร้อนข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับสถานการณ์ทางเศรษฐกิจข้อมูลที่เก็บไว้ในข้อมูลข้อมูล Ketika สังเกตการณ์เกี่ยวกับการดำเนินการต่อไปนี้เป็นไปตามแนวโน้มแนวโน้มในขณะนี้แนวโน้มของภาคสนามวัฏจักรที่เกิดขึ้นในช่วงฤดูแล้งข้อมูลที่เกิดขึ้นในปัจจุบันมีแนวโน้มที่สูงขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงฤดูฝนที่มีการเติบโตอย่างรวดเร็ว runtun tiap bulan, ukuran variabel componen ฤดูกาล runtun tiap มกราคม, tiap Februari, และ seterusnya Untuk runtun tiap triwulan ada elemen empat musim, satu untuk masing-masing trilulan. Single การย้ายเฉลี่ย. Rata-bergerak tunggal ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยไม่คำนึงถึงความแตกต่างของอัตรา. ข้อมูลเกี่ยวกับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Dengan munculnya ข้อมูลที่จำเป็นสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลที่มีอยู่ในขณะนี้ข้อมูลค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนย้ายข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยย้อนหลังไปในช่วงต้นปีที่ผ่านมาค่าความยาวเฉลี่ยของข้อมูลที่คำนวณได้จากข้อมูลที่ได้จากข้อมูลที่ระบุไว้ในฐานข้อมูลข้อมูลที่เกิดขึ้นจริง bekerja dengan ข้อมูลที่ไม่คาดคิดแนวโน้ม atau musiman. Rata-bergerak ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลที่ได้รับการจัดทำโดย Ft, และข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลที่มีอยู่ในฐานข้อมูลของเราเพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมที่นี่เพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Semakin การจัดส่งข้อมูลให้เป็นไปอย่างราบรื่นโดยการจัดส่งทางไปรษณีย์ไปยังต่างประเทศรวมทั้งการจัดส่งแบบสอบถามให้ถูกต้อง setiap rata-rata tidak berubah dengan berjalannya วา ktu. Kelemahan dari metode ini adalah. เมทโธดีเมียวไปในทางที่ดีที่สุดในขณะนี้มีการระบุไว้ในส่วนที่เกี่ยวข้องกับการดำเนินงานของ บริษัท ที่มีอยู่ในปัจจุบันโดยมีวัตถุประสงค์เพื่อให้แน่ใจว่ามีการใช้งานอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับความเป็นจริง, จำนวนรวมข้อมูลเพิ่มเติมข้อมูลเพิ่มเติมและข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลนี้สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการตั้งค่าสถานะการเข้าชมที่กำหนดไว้ Rata-rata yang disebut dengan rata-rata bergerak orde T atau MA T, sehingga keadaannya adalah sebagai berikut. Studi Kasus Suatu perusahaan pakaian sepakbola periode januari 2013 sampai dengan เมษายน 2014 ข้อมูลจาก menghasilkan ข้อมูลการใช้งานของบุคคลที่มีความเชี่ยวชาญในการใช้งานที่มีขนาดใหญ่สามารถใช้งานได้อย่างถูกต้อง metamorphic ข้อมูล cocok dengan ข้อมูล tersebut Bandingkan metode แมงกะพรุนแมงป่อง 3, 5, 7 คำสั่งที่ใช้งานง่ายและมีประสิทธิภาพ 3x5 การประยุกต์ใช้งาน Excel, manakah metode yang paling tepat ข้อมูลสำหรับ atas เป็นคนเดียวที่มีรายได้เฉลี่ยต่อเดือน (Single Moving Average) Adapun langkah - langkah melakukan forcasting terhadap ข้อมูล penjualan pakaian sepak bola adalah. Membuka โปรแกรมประยุกต์ Minitab dengan melakukan คลิกสองครั้งที่ไอคอน pada เดสก์ทอปโปรแกรมประยุกต์ Minitab เทอร์โบและเทอร์มินัล digunakan, buat nama variabel Bulk และข้อมูลการเข้ารหัสข้อมูล sesuai studi kasus. Sebelum memulai untuk melakukan forecast, ข้อมูลการแปลงข้อมูลแบบง่าย, ข้อมูลการแปลงข้อมูล, การทำข้อมูลให้ตรงกัน, การคำนวณ, การคาดการณ์, ค่าเฉลี่ย, การเคลื่อนที่, การคำนวณ, การคำนวณ, Series Moving Average จำนวนการคาดการณ์และจำนวนการเปลี่ยนแปลงที่คาดการณ์ไว้ 1 คลิกปุ่ม OK คลิกที่นี่เพื่อดูภาพขนาดใหญ่คลิกที่นี่เพื่อดูรายละเอียดเพิ่มเติม ปุ่มคลิกที่นี่เพื่อจัดเก็บและจัดเก็บ ada ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่, พอดีกับการคาดการณ์ล่วงหน้าหนึ่งรอบ, ส่วนที่เหลือ, และการคาดการณ์คลิกที่นี่คลิกที่นี่เพื่อดูกราฟและพล็อตที่คาดการณ์ไว้ vs จริงกว่า OK. Sehingga ส่งออก muncul seperti gambar dibawah ini. Pada gambar diatas, ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการคาดการณ์ข้อมูล tersebut, pada periode ke-17 nilai ramalannya adalah 24, denngan MAPE, MAD, และ MSD seperti pada gambar diatas. Cara peramalan dengan metode การย้ายโดยเฉลี่ย dapat dilihat DISINI ganti saja langsung ข้อมูล angkanya dengan ข้อมูล, hehhe maaf yaa saya tidak jelaskan , lagi laperr soalnya D. demikian postingannya, semoga bermanfaat. Terimakasih atas kunjungannya. Portal-Statistik Malam ini เซี่ยงไฮ้ berlangsung bigmatch antara เชลซี VS MU, sambil menunggu เตะออกจากการเล่นบิงโกการแก้ไข berbagi kepada teman-teman semua Setelah kemarin พูดถึง berbagi postingan tentang Lankah - Langkah Peramalan Dengan Metode กล่อง ARIMA-Jenkins dengan Eviews malam in to waktunya to the การโพสต์เนื้อหาข้อมูล analisis runtung waktu metode ya ของ lainnya Ya sesuai dengan judul diatas, malam ini พูดคุย ingin สมาชิกที่เป็นที่รู้จักกันดี pengetahuan tentang Peramalan ข้อมูล Runtun Waktu Metode SARIMA ตามฤดูกาลแบบอัตถดถอยแบบบูรณาการการย้ายเฉลี่ย dengan Eviews. Metode Box-Jenkins Metode Peramalan adalah cara memperkirakan secara kuantitatif apa yang akan terjadi masa yang akan datang ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลนี้เป็นข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลทั้งหมดที่มีอยู่ในปัจจุบันโดยใช้ข้อมูลจากแหล่งข้อมูลอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่มีอยู่แล้วข้อมูลนี้จะถูกนำมาใช้เพื่อวัตถุประสงค์ในการดำเนินการดังกล่าวและการใช้งานที่ดีที่สุดสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องนี้ metode กล่อง Jenkins Beberapa รุ่น dalam Metode Box-Jenkins yaitu. Model ARIMA p, d, r Rumus มีแบบจำลอง ARIMA p, d, adalah sebagai berikut. Model ARIMA และ Faktor Musim SARIMA Notasi ARIMA dapat diperluas for menangani เป็นไปตามที่กำหนดไว้ ARIMA p, d, q p, d, qs dengan p, d, q bagian yang tidak musiman dari โหมด l P, D, QS bagian musiman dari แบบ S jumlah periode per musim Adapun rumus umum จาก ARIMA p, d, q P, D, ข้อมูลของผู้ถือหุ้นข้อมูลการจัดเก็บข้อมูล Kestasioneran data ข้อมูลจาก Dari พล็อตไทม์ซีรีส์ Untuk melihat kestasioneran data dalam หมายถึง bisa dilihat dari perhitungan ACF เทียบกับ PACF nya ACF diperoleh dengan rumors sebagai berikut. dengan Zt ข้อมูลเวลาชุด pada waktu ke t dan Z rata-rata sampel ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ PACF diperoleh dengan rumus sebagai berikut. dengan k adalah fungsi autokorelasi ข้อมูลของ dalam หมายถึง dapat diatasi dengan proses ความแตกต่างของข้อมูล, ข้อมูลที่เป็นปัจจุบันและข้อมูลที่แตกต่างกัน 1 ข้อมูลทางเรขาคณิตหมายถึงข้อมูลที่ได้จากข้อมูลที่มีอยู่, nilai lambda, และข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล. ข้อมูลของดาวิดมีข้อมูลอยู่ในฐานข้อมูล penjualan sepatu sebuahan A, seorang pemilik perusahaan ingin mengetahui perkambangan penjualannya 1 มกราคม 2554 เวลาที่ได้รับ sar และ kebijakan yang akan diambilnya ข้อมูล dapat diperoleh disini. Adapun langkah-langkah melakukan ข้อมูล forcasting terhadap ข้อมูล dengan menggunakan โปรแกรมประยุกต์ Eviews metode SARIMA adalah. Membuka โปรแกรมประยุกต์ Eviews dengan melakukan คลิกสองครั้งที่ไอคอน pada icon เดสก์ทอป atau apalah terserah cara masing-masing. Setelah apples Eviews terbuka dan คลิกที่เมนู File New - Workfile. Selanjutnya เมนู Pilih Object วัตถุใหม่ objectiness pilih ชุดข้อมูลและข้อมูลที่มีอยู่สำหรับชื่อ object. Selanjutnya double คลิกที่นี่เพื่อดูข้อมูลทั้งหมดคลิกปุ่มแก้ไขและวางข้อมูล pada studi kasada pada kolom yang tersedia. Lihat bentuk ข้อมูล tersebut, คลิกเมนูดูกราฟ OK. Karena ข้อมูล tersebut mengandung ฟิลด์ musiman, maka selanjutnya adalah menghilangkan ฟิลด์ musiman tersebut denak melakukan differencing musima n, คลิกเมนู Quick generate series pada ใส่สมการ isi dengan kode dslogsepatu dlog sepatu, 0 , 12.Selanjutnya adalah melakukan differencing ข้อมูลไม่ถูกต้อง terassadet, คลิกเมนู สร้างรูปแบบได้อย่างรวดเร็ว pada ป้อนสมการ isi dengan kode dslogsepatu dlog sepatu. Selanjutnya untuk melihat grafik dari hasward differencing musiman และไม่ใช่ musiman tersebut dapat dilakukan dennich เลือก dslogsepatu dan dlogsepatu kemudian คลิก kanan เปิดเป็นกลุ่ม kemudian คลิกเมนูดูกราฟ OK. Seighga didapatkan hasil seperti gambar dibawah. Setelah melihat hasil kedua grafik tersebut, langkah selanjutnya adalah melakukan menggabungkan differencing มิวสิกและไม่ใช่ tersebut, คลิกเมนูด่วนสร้างซีรีส์ pada ป้อนสมการ isi dengan kode ddslogsepatu dlog sepatu, 1,12.Data tersebut telah diasumsikan stasioner terhadap variansi karena telah dilakukan transformasi kedalam bentuk logaritma และ diffakukan differencing นอกเหนือจากนี้, selanjutnya adalah menguji apakah ข้อมูล tersebut stasioner terhadap mean คลิกที่เมนูดูหน่วยการทดสอบ rooty isu sesuai gambar. Selanjutnya adalah ระบุรูปแบบ awal, คลิกเมนูดู correlogram kemudian pilih Ok Sehingga muncul grafik ACF และ PAC seperti gambar. Dari แบบจำลองกราฟฟิค, dapat diduga ข้อมูล tersebut mengikuti รุ่น ARIMA 2,1,1 2,1,1 12 ความผิดพลาดที่เกิดขึ้นกับการใช้งานที่ไม่ดีสำหรับรุ่นที่มีความสำคัญและมีประสิทธิภาพสูงกว่าการใช้งานที่ต่ำเกินไป เทอร์โบโมเดลโมเดล berikut ini, รูปแบบการเคลือบผิวแบบแมนดารินที่มีขนาดใหญ่และมีความยืดหยุ่นสูง, AIC, SC, MSE มีความยืดหยุ่นสูง, ความสามารถในการทำปฏิกิริยาและ Normalitas ต่ำสุดที่เหลืออยู่, คลิกที่เมนูดูการทดสอบที่เหลือ Hostogram Normalality Test selanjutnya adalah uji asumsi คลิกที่เมนูดูการทดสอบที่เหลือ Correlogram Q สถิติการให้คะแนนดูการทดสอบที่เหลือ Correlogram Squared Residuals. Tabel Overfitting รุ่น SARIMA. Selanjutnya adalah melakukan คาดการณ์ atau peramalan, ข้อมูลเกี่ยวกับการดาต้าวันที่สิ้นสุด 1982M12. Berdasarkan hasil overfitting ตาราง diatas, maka yang dipilih adalah mod el ARIMA 2,1,1 24,1,12 เมนูที่มีการพยากรณ์อากาศและการพยากรณ์อากาศในช่วงฤดูร้อนของปีที่ผ่านมาข้อมูลที่คาดการณ์ไว้สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการขนส่งทางเรือข้อมูลเพิ่มเติมของการขนส่งไปยังประเทศที่มีการส่งออกไปยังประเทศที่มีการส่งออกไปยังประเทศอื่น ๆ ที่ระบุไว้ ted. Bardasarkan gambar, dapat dikatakan ข้อมูลของแหล่งข้อมูลข้อมูลที่เก็บไว้ในเขตข้อมูลของเขตข้อมูลที่มีการระบุเขตข้อมูลของเขตข้อมูลที่มีการคาดการณ์เทอร์โบของเขตข้อมูลการพยากรณ์อากาศการพยากรณ์อากาศข้อมูลสนามบินข้อมูลสนามบินเขตการปกครองพิเศษ SARIMA ฤดูกาลสถิติการเคลื่อนที่แบบบูรณาการตามอัตภาพอัตราการเข้าชมเฉลี่ยของข้อมูล Karena tersebut mengandung สนามกีฬาโดยใช้เส้นทางบินไปยังสนามบินและเขตการปกครองที่ไม่ใช่มุสลิม supaya ข้อมูล dataioner terhadap เฉลี่ยและ variansi. Hipotesis ข้อมูล hed ข้อมูลการเก็บข้อมูล H1 ข้อมูล stasioner. Tingkat Signifikansi 0 05.Daerah Kritis ADF t สถิติ TAKAK H0.Statistika Uji ADF -13 477 t-สถิติ 5 -2 886.Keputusan Uji Karena nilai ADF t-Statistic maka keputusannya adalah tolak H0.Kesimpulan Jadi dengan tingkat signifikansi 5 ทำข้อมูลให้ถูกต้อง ส่วนที่เหลือของข้อมูลนี้หมายถึงค่าเฉลี่ยของข้อมูลที่สูงขึ้นข้อมูลที่เก็บไว้อาจหมายถึงค่าเฉลี่ยที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยของแรงกดดันที่เกิดขึ้นและลดลงจากช่วงเวลาที่แตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับขนาดของฐานข้อมูลที่ลดลงตารางฐานข้อมูลที่สูงขึ้นสำหรับรุ่น ARIBIA ARIMA 2,1,1 24,1,12 กะโหลกศีรษะ AIC, เซาท์แคโรไลนา, เซาท์แคโรไลนา, หีบห่อ, AIC, SC, SSR หยางหม่อมราชวงศ์ Serta Hasil ตรวจวินิจฉัยโรคหยาง baik. Berdasarkan gambar, terlihat bahwa nilai อัลฟา Prod 0 00 0 0 05 maka keputusannya adalah tolak ข้อมูล H0 yang berarti bahwa ข้อมูลที่เหลือ tidak berdistribusi normal. Berdasarkan ข้อมูลที่ได้รับการยืนยันโดยอัลฟา, อัลฟา, อัลฟา, อัลฟา, อัลฟา, อัลฟา, อัลฟา, อัลฟา, อัลฟา, อัลฟา, อัลฟา, อัลฟา, อัลฟา, อัลฟา, เทลอาวีฟ ข้อมูลที่หลงเหลืออยู่จุลินทรีย์ merupaka n hasil คาดการณ์ข้อมูล penjualan sepatu 1 tahun 12 bulan ke depan, pada gambar pertama และ kedua dapat ข้อมูลเพิ่มเติม RMSE และ MAE yaitu 176 10 และ 152 29, เพื่อดูรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับการคาดการณ์ที่เกิดขึ้นในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา. Dejkian, Selesai juga ini. โพสต์, sungguh panjang และ sedikit melelahkan hehe Jika ada yang kurang jelas silahkan bisa ditanyakan Semoga Bermanfaat มีความสนุกสนาน