The Options tab allows you to set t

The Options tab allows you to set the forecast period, specify the handling of missing values, set the confidence interval width, specify a custom prefix for model identifiers, and set the number of lags shown for autocorrelations.

Forecast Period. The forecast period always begins with the first case after the end of the estimation period (the set of cases used to determine the model) and goes through either the last case in the active dataset or a user-specified date. By default, the end of the estimation period is the last case in the active dataset, but it can be changed from the Select Cases dialog box by selecting Based on time or case range.

First case after end of estimation period through last case in active dataset. Select this option when the end of the estimation period is prior to the last case in the active dataset, and you want forecasts through the last case. This option is typically used to produce forecasts for a holdout period, allowing comparison of the model predictions with a subset of the actual values.
First case after end of estimation period through a specified date. Select this option to explicitly specify the end of the forecast period. This option is typically used to produce forecasts beyond the end of the actual series. Enter values for all of the cells in the Date grid.
If no date specification has been defined for the active dataset, the Date grid shows the single column Observation. To specify the end of the forecast period, enter the row number (as displayed in the Data Editor) of the relevant case.
The Cycle column (if present) in the Date grid refers to the value of the CYCLE_ variable in the active dataset.
User-Missing Values. These options control the handling of user-missing values.

Treat as invalid. User-missing values are treated like system-missing values.
Treat as valid. User-missing values are treated as valid data.
Missing Value Policy. The following rules apply to the treatment of missing values (includes system-missing values and user-missing values treated as invalid) during the modeling procedure:

Cases with missing values of a dependent variable that occur within the estimation period are included in the model. The specific handling of the missing value depends on the estimation method.
A warning is issued if an independent variable has missing values within the estimation period. For the Expert Modeler, models involving the independent variable are estimated without the variable. For custom ARIMA, models involving the independent variable are not estimated.
If any independent variable has missing values within the forecast period, the procedure issues a warning and forecasts as far as it can.
Confidence Interval Width (%). Confidence intervals are computed for the model predictions and residual autocorrelations. You can specify any positive value less than 100. By default, a 95% confidence interval is used.

Prefix for Model Identifiers in Output. Each dependent variable specified on the Variables tab gives rise to a separate estimated model. Models are distinguished with unique names consisting of a customizable prefix along with an integer suffix. You can enter a prefix or leave the default of Model.

Maximum Number of Lags Shown in ACF and PACF Output. You can set the maximum number of lags shown in tables and plots of autocorrelations and partial autocorrelations.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แท็บตัวเลือกช่วยให้คุณสามารถตั้งค่าระยะเวลาคาดการณ์ การจัดการค่าที่หายไป การตั้งค่าความกว้างของช่วงความเชื่อมั่น ระบุคำนำหน้าแบบกำหนดเองสำหรับตัวระบุของแบบจำลอง และตั้งค่าจำนวนของเหลวที่แสดงสำหรับ autocorrelationsระยะเวลาการคาดการณ์ ระยะเวลาการคาดการณ์เสมอเริ่มต้น ด้วยกรณีแรกหลังสิ้นสุดระยะเวลาการประเมิน (ชุดกรณีที่ใช้ในการกำหนดรูปแบบ) และผ่านกรณีเป็นครั้งสุดท้ายในชุดข้อมูลที่ใช้งานอยู่หรือวันที่ผู้ใช้ระบุ โดยค่าเริ่มต้น สิ้นสุดระยะการประเมินเป็นกรณีนี้ครั้งสุดท้ายในชุดข้อมูลที่ใช้งานอยู่ แต่สามารถเปลี่ยนจากกล่องโต้ตอบของกรณีที่เลือก โดยเลือกตามเวลาหรือกรณีช่วงกรณีแรกหลังจากสิ้นสุดระยะเวลาการประเมินผ่านกรณีครั้งสุดท้ายในชุดข้อมูลที่ใช้งานอยู่ เลือกตัวเลือกนี้เมื่อสิ้นสุดระยะเวลาการประเมินก่อนกรณีครั้งสุดท้ายในชุดข้อมูลที่ใช้งานอยู่ และคุณต้องคาดการณ์ถึงกรณีครั้งสุดท้าย ตัวเลือกนี้มักใช้ในการผลิตคาดการณ์ในระยะ holdout ช่วยให้คาดคะเนรูปแบบเปรียบเทียบกับชุดย่อยของค่าจริง กรณีแรกหลังจากสิ้นสุดระยะเวลาการประเมินถึงวันที่ระบุ เลือกตัวเลือกนี้เพื่อระบุจุดสิ้นสุดของรอบระยะเวลาการคาดการณ์ ตัวเลือกนี้มักใช้การคาดการณ์เกินกว่าจุดสิ้นสุดของชุดจริง ป้อนค่าสำหรับเซลล์ในตารางวันทั้งหมด ถ้ามีการกำหนดวันที่ไม่มีการระบุสำหรับชุดข้อมูลที่ใช้งาน ตารางวันแสดงคอลัมน์เดียวสังเกต เพื่อระบุจุดสิ้นสุดของรอบระยะเวลาการคาดการณ์ ป้อนหมายเลขของแถว (ตามที่แสดงในตัวแก้ไขข้อมูล) ของกรณีและปัญหาที่เกี่ยวข้อง คอลัมน์รอบ (ถ้ามี) ในตารางวันอ้างอิงถึงค่าของตัวแปร CYCLE_ ในชุดข้อมูลที่ใช้งานอยู่ค่าของผู้ใช้ที่ขาดหายไป ตัวเลือกเหล่านี้ควบคุมการจัดการของผู้ใช้ที่ขาดหายไปค่ารักษาไม่ถูกต้อง ค่าที่ผู้ใช้ที่ขาดหายไปจะถือว่าเหมือนค่าระบบที่ขาดหายไป รักษาที่ถูกต้อง ค่าที่ผู้ใช้ที่ขาดหายไปจะถือว่าเป็นข้อมูลที่ถูกต้องนโยบายค่าหายไป ใช้กฎต่อไปนี้ในการรักษาค่าหายไป (รวมถึงค่าที่ขาดระบบและค่าผู้ใช้ที่ขาดหายไปถือว่าไม่ถูกต้อง) ในระหว่างกระบวนการสร้างโมเดล:กรณีที่ มีค่าที่หายไปของตัวแปรขึ้นอยู่กับที่เกิดขึ้นภายในระยะเวลาการประเมินอยู่ในรูปแบบ การจัดการเฉพาะของค่าหายไปนั้นขึ้นกับวิธีการประเมิน ออกคำเตือนถ้าตัวแปรอิสระมีค่าหายไปภายในระยะเวลาการประเมิน สำหรับ Modeler ผู้เชี่ยวชาญ มีประเมินแบบจำลองที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรอิสระ โดยตัวแปร อาริมะเอง รูปแบบที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรอิสระจะไม่ประเมิน ถ้ามีตัวแปรอิสระมีค่าหายไปภายในระยะเวลาการคาดการณ์ ขั้นตอนการออกคำเตือนและการคาดการณ์เท่านั้นสามารถความกว้างช่วงความเชื่อมั่น (%) มีคำนวณช่วงความเชื่อมั่นแบบคาดคะเนและเหลือ autocorrelations คุณสามารถระบุใด ๆ บวกค่าน้อยกว่า 100 โดยค่าเริ่มต้น ช่วงความเชื่อมั่น 95% ที่ใช้คำนำหน้าสำหรับตัวระบุของแบบจำลองในการแสดงผล แต่ละขึ้นอยู่กับตัวแปรโดยตัวแปรให้เพิ่มขึ้นโดยประมาณแบบแยกต่างหาก รุ่นจะแตกต่างกับชื่อเฉพาะที่ประกอบด้วยคำนำหน้าปรับแต่งพร้อมกับการส่วนต่อท้ายจำนวนเต็ม คุณสามารถป้อนคำนำหน้า หรือปล่อยค่าเริ่มต้นของรูปแบบจำนวนแสดง ACF และ PACF ออกล่าช้า คุณสามารถตั้งค่าจำนวนสูงสุดที่แสดงในตารางและแปลงของ autocorrelations และ autocorrelations บางส่วนล่าช้า

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แท็บตัวเลือกช่วยให้คุณกำหนดระยะเวลาคาดการณ์ระบุการจัดการของค่าที่ขาดหายไปตั้งค่าความเชื่อมั่นความกว้างช่วงระบุคำนำหน้ากำหนดเองสำหรับตัวระบุรุ่นและกำหนดจำนวนของล่าช้าแสดงสำหรับ autocorrelations ได้. การพยากรณ์ระยะเวลา ระยะการคาดการณ์มักจะเริ่มต้นด้วยกรณีแรกหลังจากสิ้นสุดระยะเวลาการประเมิน (ชุดกรณีใช้ในการกำหนดรูปแบบ) และไปผ่านทั้งกรณีสุดท้ายในชุดข้อมูลที่ใช้งานหรือวันที่ผู้ใช้ระบุ โดยค่าเริ่มต้นสิ้นสุดระยะเวลาการประมาณการดังกล่าวเป็นกรณีสุดท้ายในชุดข้อมูลที่ใช้งานอยู่ แต่มันสามารถเปลี่ยนจากกล่องเลือกกรณีโต้ตอบโดยการเลือกขึ้นอยู่กับเวลาหรือช่วงกรณี. กรณีแรกหลังจากสิ้นสุดระยะเวลาการประมาณค่าผ่านกรณีที่ผ่านมาในการใช้งาน ชุด เลือกตัวเลือกนี้เมื่อสิ้นสุดระยะเวลาการประมาณการดังกล่าวคือก่อนที่จะมีกรณีที่ผ่านมาในชุดข้อมูลที่ใช้งานอยู่และคุณต้องการที่คาดการณ์ผ่านกรณีที่ผ่านมา ตัวเลือกนี้มักจะถูกนำมาใช้ในการผลิตการคาดการณ์สำหรับระยะเวลาที่ไม่ยอมอ่อนข้อช่วยให้การเปรียบเทียบของการคาดการณ์รุ่นที่มีระบบย่อยของค่าที่แท้จริงได้. กรณีแรกหลังจากสิ้นสุดระยะเวลาการประมาณค่าผ่านวันที่ระบุ เลือกตัวเลือกนี้จะระบุอย่างชัดเจนในตอนท้ายของระยะเวลาคาดการณ์ ตัวเลือกนี้มักจะถูกนำมาใช้ในการผลิตการคาดการณ์เลยจุดสิ้นสุดของซีรีส์ที่เกิดขึ้นจริง ป้อนค่าสำหรับทุกเซลล์ในตารางวันที่. ถ้าสเปคไม่มีวันได้รับการกำหนดไว้สำหรับชุดข้อมูลที่ใช้งานอยู่ตารางวันที่แสดงให้เห็นถึงการสังเกตคอลัมน์เดียว เพื่อระบุจุดสิ้นสุดของระยะเวลาคาดการณ์ให้ป้อนหมายเลขแถว (ตามที่แสดงในข้อมูล Editor) จากกรณีที่เกี่ยวข้อง. วงจรคอลัมน์ (ถ้ามี) ในตารางวันหมายถึงค่าของตัวแปร CYCLE_ ในชุดข้อมูลที่ใช้งานอยู่ค่าที่ผู้ใช้ที่ขาดหายไป ตัวเลือกเหล่านี้จะควบคุมการจัดการของค่าที่ผู้ใช้ที่ขาดหายไป. รักษาไม่ถูกต้อง ใช้ค่าที่หายไปจะได้รับการปฏิบัติเช่นค่าระบบที่ขาดหายไป. การรักษาที่ถูกต้อง ค่าที่ผู้ใช้ที่ขาดหายไปจะได้รับข้อมูลที่ถูกต้อง. นโยบายค่าที่หายไป กฎต่อไปนี้นำไปใช้กับการรักษาของค่าที่ขาดหายไป (รวมค่าระบบที่หายไปและค่าใช้หายไปถือว่าเป็นไม่ถูกต้อง) ในระหว่างขั้นตอนการสร้างแบบจำลอง: กรณีที่มีค่าที่ขาดหายไปของตัวแปรตามที่เกิดขึ้นภายในระยะเวลาที่การประมาณการดังกล่าวจะรวมอยู่ในรูปแบบ การจัดการที่เฉพาะเจาะจงของค่าที่หายไปขึ้นอยู่กับวิธีการประเมิน. เตือนออกถ้าตัวแปรอิสระมีค่าที่ขาดหายภายในระยะเวลาการประเมิน สำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านการสร้างแบบจำลองรูปแบบที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรอิสระโดยไม่ต้องมีประมาณตัวแปร สำหรับการกำหนดเอง ARIMA รูปแบบที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรอิสระไม่ได้ประมาณ. ถ้าตัวแปรอิสระใด ๆ ที่มีค่าหายไปภายในระยะเวลาที่คาดการณ์, ขั้นตอนการออกคำเตือนและการคาดการณ์เท่าที่จะสามารถ. ช่วงความเชื่อมั่นความกว้าง (%) ช่วงความเชื่อมั่นจะคำนวณสำหรับการคาดการณ์รูปแบบและ autocorrelations ที่เหลือ คุณสามารถระบุค่าบวกใด ๆ น้อยกว่า 100 โดยค่าเริ่มต้นช่วงเวลาที่ความเชื่อมั่น 95% ใช้. คำนำหน้าสำหรับรุ่นตัวบ่งชี้ในการส่งออก แต่ละตัวแปรตามที่ระบุไว้บนตัวแปรแท็บก่อให้เกิดรูปแบบประมาณแยกต่างหาก รุ่นมีความโดดเด่นที่มีชื่อไม่ซ้ำกันซึ่งประกอบด้วยคำนำหน้าปรับแต่งพร้อมกับคำต่อท้ายจำนวนเต็ม คุณสามารถใส่คำนำหน้าหรือออกจากค่าเริ่มต้นของรูปแบบ. จำนวนสูงสุดของล่าช้าแสดงใน ACF และ PACF เอาท์พุท คุณสามารถกำหนดจำนวนสูงสุดของการล่าช้าที่แสดงในตารางและแปลง autocorrelations และ autocorrelations บางส่วน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แท็บตัวเลือกช่วยให้คุณสามารถตั้งค่าระยะเวลาคาดการณ์ ระบุการตั้งค่าความเชื่อมั่นหายไปค่า ความกว้างกำหนดเองสำหรับคำนำหน้าระบุรูปแบบและตั้งหมายเลขของล่าช้าแสดงอัตตสหสัมพันธ์ระดับ .ระยะเวลาคาดการณ์ ระยะเวลาคาดการณ์เสมอเริ่มต้นด้วยกรณีแรกหลังจากสิ้นสุดระยะเวลาการตั้งค่าของกรณีใช้เพื่อกำหนดรูปแบบ ) และต้องผ่านทั้งคดีสุดท้ายในชุดข้อมูลที่ใช้งานหรือที่ผู้ใช้กำหนดวันที่ โดยค่าเริ่มต้น , สิ้นสุดระยะเวลาประมาณคดีสุดท้ายในชุดข้อมูลที่ใช้งานอยู่ แต่มันสามารถเปลี่ยนจากกรณีการเลือกกล่องโต้ตอบโดยการเลือกบนพื้นฐานของเวลา หรือกรณีของช่วงกรณีแรก หลังจากจบคดีสุดท้ายในช่วงที่ผ่านการใช้ชุดข้อมูล . เลือกตัวเลือกนี้เมื่อสิ้นสุดระยะเวลาประมาณก่อนคดีสุดท้ายในชุดข้อมูลที่ใช้งาน และคุณต้องการพยากรณ์ผ่านคดีสุดท้าย ตัวเลือกนี้มักจะใช้เพื่อสร้างการคาดการณ์สำหรับระยะเวลาที่ไม่ยอมอ่อนข้อให้เปรียบเทียบของแบบจำลองคาดคะเนกับชุดย่อยของค่าจริงกรณีแรก หลังจากสิ้นสุดระยะเวลาการประมาณโดยวันที่ที่ระบุ เลือกตัวเลือกนี้เพื่อให้ชัดเจนระบุจุดสิ้นสุดของระยะเวลาคาดการณ์ ตัวเลือกนี้มักจะใช้เพื่อสร้างการคาดการณ์เกินจุดสิ้นสุดของชุดจริง ป้อนค่าสำหรับทุกเซลล์ในวันที่ตารางถ้าไม่อาจกำหนดได้นิยามสำหรับข้อมูลที่ใช้งาน , ตารางแสดงวันที่แบบคอลัมน์เดียว เพื่อระบุจุดสิ้นสุดของระยะเวลาคาดการณ์ ระบุหมายเลขแถว ( ตามที่แสดงในข้อมูลบรรณาธิการของคดีที่เกี่ยวข้องวงจรคอลัมน์ ( ถ้ามี ) ในวันที่ตาราง หมายถึง ค่าของตัวแปร cycle_ ในชุดข้อมูลที่ใช้งานอยู่ผู้ใช้หายไปค่า ตัวเลือกเหล่านี้ควบคุมการจัดการของผู้ใช้หายไปค่าถือเป็นโมฆะ ผู้ใช้ขาดคุณค่าเหมือนระบบหายค่าถือว่าเป็นการถูกต้อง ผู้ใช้ค่าสูญหายจะถือว่าเป็นข้อมูลที่ถูกต้องขาดนโยบายค่า กฎต่อไปนี้ใช้กับการรักษาค่าสูญหาย ( รวมถึงระบบค่าสูญหายและผู้ใช้ค่าสูญหายถือว่าเป็นโมฆะ ) ในระหว่างขั้นตอนการสร้างหุ่นจำลอง :รายที่มีค่าสูญหายของตัวแปรตามเกิดขึ้นภายในระยะเวลาการประเมินจะรวมอยู่ในรูปแบบ การจัดการที่เฉพาะเจาะจงของวิธีการประมาณค่าสูญหายขึ้นอยู่กับ .คำเตือนออกถ้าตัวแปรอิสระที่มีค่าสูญหายภายในระยะเวลาประมาณ สำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านแบบจำลอง แบบจำลองที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรอิสระทั้งหมดโดยไม่ต้องตัวแปร พยากรณ์เอง แบบจำลองที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรอิสระที่ไม่คาดถ้าตัวแปรอิสระที่มีค่าสูญหายภายในระยะเวลาคาดการณ์ ขั้นตอนเตือนเรื่องการคาดการณ์เท่าที่จะสามารถความกว้างของช่วงความเชื่อมั่น ( % ) ช่วงความเชื่อมั่นจะคำนวณสำหรับแบบจำลองการคาดการณ์และตกค้างอัตตสหสัมพันธ์ระดับ . คุณสามารถระบุบวกมีค่าน้อยกว่า 100 โดยค่าเริ่มต้น , ช่วงความเชื่อมั่น 95% คือใช้สำหรับคำนำหน้าแบบระบุในผลผลิต ตัวแปรอิสระแต่ละตัวที่ระบุไว้ในแท็บตัวแปรให้สูงขึ้นเพื่อแยก ประมาณแบบ รุ่นนี้โดดเด่นด้วยเอกลักษณ์ชื่อประกอบด้วยการปรับแต่งเรียบร้อยพร้อมกับจำนวนเต็มวิภัตติ คุณสามารถใส่คำนำหน้าหรือออกจากค่าเริ่มต้นของโมเดลจำนวนสูงสุดของล่าช้า และ pacf ACF แสดงในผล คุณสามารถตั้งค่าจำนวนสูงสุดของการล่าช้าที่แสดงในรูปตารางและอัตตสหสัมพันธ์ระดับอัตตสหสัมพันธ์ระดับแปลงและบางส่วน