時系列解析 季節調整済みARIMAモデルを推定 その2

時系列解析 季節調整済みARIMAモデルを推定
http://skellington.blog.so-net.ne.jp/2018-02-19
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同じようなアプローチをSPSS Modelerを使って行っていきます。
データは、RのAirPassengersのデータを使います。



【時間区分】ノードの設定
時間区分：月数
年月のラベル：1949年1月に設定
将来への拡張：12か月分を予測

【時系列（モデル）】ノードの設定
今回のデータは、
・エキスパートモデラー
・ARIMA(0,1,1)(0,1,1)
のどちらも同じ結果となりました。

自動モデリング（エキスパートモデラー）ではなく、手動で行う場合は、下図となります。
対象の時系列の変換で、"自然対数"に設定しておきます。



後は、モデルを作成し終了。



出力結果（将来の予測）を確認すると、Rのパッケージで予測したものとほとんど同じ値になっていました。