Options-forecasting

IBM SPSS Forecasting

時系列分析の機能を提供するSPSSオプション

IBM SPSS Forecastingオプションは、時系列データの分析に特化した機能を提供します。ARIMA、指数平滑法、季節調整などの高度な手法を用いて、過去のデータから未来の傾向を予測します。これにより、ビジネスや研究において、データに基づいた意思決定をサポートし、精度の高い予測を実現します。

IBM SPSS Forecasting オプションの主要な機能

時系列モデラー: 時系列に対する指数平滑法、1変量の自己回帰和分移動平均(ARIMA)、および多変量の ARIMA (または伝達関数モデル) モデルを推定し、予測を生成します。エキスパートモデラーでは、最適なARIMAや指数平滑法モデルのパラメータを自動的に推定します。

時系列モデルの適用: 外部ファイルから既存の時系列モデルを読み込み、アクティブなデータ・セットに適用します。このプロシージャーは、新しいデータまたは変更されたデータがある系列に対して、モデルの再構築を行わずに予測を取得する場合に使用できます。

季節性の分解: 時系列データに含まれる季節変動を分析し、その影響を取り除いたデータを生成する手法を提供します。これにより、データの基調や周期的なパターンを明確に把握できます。季節性分解は、トレンドや残差を分離し、より正確な予測モデルの構築を支援します。特に、売上や需要の予測において、季節変動の影響を考慮した精度の高い分析が可能です。

スペクトル・プロット: 時系列データの周期性や周波数成分など、繰り返しパターンやサイクルを視覚的に捉え、重要な周期成分を特定します。この情報はデータの平滑化や予測モデルの改善に役立ちます。

時間的因果モデル: 自己回帰時系列モデルを用いて、複数の変数間の因果関係を自動的に探索し、最適な予測を生成する機能です。このモデルは、データ内の因果関係を明らかにし、予測に役立つ重要な変数を特定します。また、外れ値の検出や、外れ値の原因を特定するための分析もサポートしており、予測の精度を向上させます。

適合度測定結果: モデルがデータにどれだけうまく適合しているかを評価する指標を提供します。決定係数（R²）、標準誤差、AIC（赤池情報量基準）などが含まれ、モデルの予測精度や過適合のリスクを評価します。適合度測定は、異なるモデルの比較や、最適なモデルの選択に役立ち、データに最も適した予測モデルを構築するための重要なステップです。

オプションを後から追加できますか？: 基本となる Base をお持ちであれば、後から Exact Tests や Missing Values などのオプションを追加することができます。推奨パックや Standard などのパッケージ構成に追加することも可能です。ただし、お持ちのバージョンが古い場合は、バージョンアップが必要になる場合があります。

オプション追加の際は再インストールになりますか？: 既に使用されているSPSSに後からオプション製品を追加する場合は、対応する認証コードによる追加認証が必要なだけであり、SPSS自体の再インストールは必要ありません。

SPSS Forecastingを含む推奨構成

Forecasting オプションは、ProfessionalまたはPremium構成に含まれています。推奨構成などに後から個別で追加することも可能です。

	推奨パックA	推奨パックB	推奨パックC	Standard	Professional	Premium
Base	●	●	●	●	●	●
Advanced Statistics	●	●	●	●	●	●
Regression	●	●	●	●	●	●
Custom Tables		●	●	●	●	●
Exact Tests		●	●			●
Decision Trees			●		●	●
Missing Values			●		●	●
Categories					●	●
Forecasting					●	●
Direct Marketing						●
Neural Networks						●
Complex Samples						●
Conjoint						●
Amos	Add-on	Add-on	Add-on	Add-on	Add-on	●

推奨構成

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