SPSS Forecasting

Creación de pronósticos avanzados de series de tiempo
en un instante

IBM SPSS Forecasting permite a los analistas pronosticar tendencias y desarrollar previsiones rápida y fácilmente, sin necesidad de ser un experto estadista.

Los pronósticos fiables pueden ejercer una gran influencia sobre la capacidad de la organización para desarrollar e implementar estrategias de éxito. A diferencia de los programas de hojas de cálculo, IBM SPSS Forecasting dispone de las técnicas estadísticas avanzadas necesarias para trabajar con datos de series de tiempo independientemente de su nivel de experiencia.

  • Analice datos históricos, pronostique tendencias y presente la información de manera que los responsables de la toma de decisiones de su organización puedan entenderla y utilizarla
  • Determine de forma automática el modelo ARIMA o de alisado exponencial que mejor se ajuste para analizar sus datos históricos
  • Modele cientos de series de tiempo diferentes simultáneamente, en lugar de tener que ejecutar el procedimiento para cada una de las variables
  • Guarde modelos en un archivo central para que puedan actualizarse los pronósticos cuando cambien los datos sin tener que restablecer los parámetros ni estimar los modelos de nuevo
  • Escriba scripts de manera que los modelos se puedan actualizar automáticamente con los datos nuevos
  • Sistemas operativos admitidos: Windows, Mac, Linux

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This data chart illustrates men's
clothing sales, raw and seasonally
differenced over a 10-year period.
Using seasonal difference helps to
clarify the relationships within your
data.IBM SPSS Forecasting offers a number of capabilities that enable both novice and experienced users to quickly develop reliable forecasts using time-series data. It is a fully integrated module of IBM SPSS Statistics, giving you all of IBM SPSS Statistics’ capabilities plus features specifically designed to support forecasting.

New to Building Models from Time-series Data?
IBM SPSS Forecasting helps you by:

  • Generating reliable models, even if you’re not sure how to choose exponential smoothing parameters or ARIMA orders, or how to achieve stationarity

  • Automatically testing your data for seasonality, intermittency and missing values, and selecting appropriate models

  • Detecting outliers and preventing them from influencing parameter estimates

  • Generating graphs showing confidence intervals and the model’s goodness of fit

You’re an Experienced IBM SPSS Statistics User?
IBM SPSS Forecasting allows you to:

  • Control every parameter when building your data model

  • Use IBM SPSS Forecasting Expert Modeler recommendations as a starting point or to check your work

Procedures and Statistics for Analyzing Time-series Data
Using IBM SPSS Forecasting with IBM SPSS Statistics Base gives you a selection of statistical techniques for analyzing time-series data and developing reliable forecasts.

Techniques Tailored to Time-series Analysis
IBM SPSS Statistics has the procedures you need to realize the most benefit from your time-series analysis. It generates statistics and normal probability plots so that you can easily judge model fit. You can even limit output to see only the worst-fitting models -- those that require further examination. Automatically generated high-resolution charts enhance your output.

Procedures available in IBM SPSS Forecasting include:

  • TSMODEL - Use the Expert Modeler to model a set of time-series variables, using either ARIMA or exponential smoothing techniques

  • TSAPPLY - Apply saved models to new or updated data

  • SEASON - Estimate multiplicative or additive seasonal factors for periodic time series

  • SPECTRA - Decompose a time series into its harmonic components, which are sets of regular periodic functions at different wavelengths or periods

You can gain greater value from IBM SPSS Forecasting by using it with IBM SPSS Statistics Base.

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