SPSS Forecasting

Desprévisions dignes d'un expert, en un clin d'œil

IBM^MD SPSS^MD Forecasting permet à un analyste de dégager les tendances et de faire des prévisions en un tournemain, sans être forcément un statisticien diplômé. Même le profane peut construire des modèles prévisionnels évolués prenant en compte de multiples variables; quant à l'utilisateur chevronné, il utilisera SPSS Forecasting pour valider ses modèles. Vous obtiendrez rapidement l'information désirée: le programme vous guidera à chaque étape.

SPSS Forecasting vous offre...

Les méthodes statistiques évoluées dont vous avez besoin pour traiter les séries chronologiques, peu importe votre niveau de compétence.
Des procédures qui vous aideront à tirer le maximum de l'analyse de ces séries.

Des méthodes statistiques évoluées

Analysez les données historiques, dégagez rapidement les tendances et diffusez l'information sous une forme lisible et exploitable par les décideurs de votre entité organisationnelle.
Déterminez automatiquement le modèle ARIMA ou de lissage exponentiel convenant le mieux à l'analyse de vos données historiques.
Modelez des centaines de séries chronologiques en même temps au lieu d'exécuter la procédure autant de fois qu'il y a de variables.
Enregistrez les modèles dans un fichier central pour que les prévisions se mettent à jour quand les données changent, sans avoir à redéfinir les paramètres ou à réestimer les modèles.
Rédigez des scripts assurant la mise à jour automatique des modèles à mesure que de nouvelles données sont engrangées.

Procédures

TSMODEL - L'outil Expert Modeler vous permet de modéliser le jeu de variables approprié à vos séries chronologiques suivant le méthode ARIMA ou celle du lissage exponentiel.
TSAPPLY - Pour appliquer les modèles enregistrés aux données entrantes ou modifiées.
SEASON - Pour estimer les facteurs saisonniers multiplicatifs ou additifs, dans le cas des séries temporelles périodiques.
SPECTRA - Pour décomposer une série chronologique en ses composantes harmoniques (ces ensembles de fonctions périodiques régulières) pour différentes longueurs d'onde ou périodes.

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