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프로젝트 직무자원과 직무성과 데이터 survey_2026.sav N = 412 · 변수 34 입력 결과

지수평활

단순 · Holt · Holt-Winters · 예측

그림 15. Holt-Winters 평활과 12기 예측100%
4.734.323.913.503.09관측값예측값T1T4T7T10T13T16

T13 이후가 예측 구간이며 음영은 95% 예측구간입니다.

표 1. 모형 모수 추정값

모수기호추정값표준오차해석
수준 평활α.412.061최근값 반영 정도
추세 평활β.128.044추세 변화 반영 정도
계절 평활γ.284.052계절 패턴 변화 반영 정도

모수는 SSE 최소화로 자동 추정되었습니다.

표 2. 예측 정확도

지표기준판정
RMSE.084작을수록 좋음양호
MAE.062작을수록 좋음양호
MAPE(%)1.62< 10% 우수우수
Ljung-Box Q(12)8.42 (p = .751)p > .05잔차 백색잡음
해석interp_rules.rule_id = TS_HW_GOOD_FIT · 매칭조건 mape<10 AND lb_p>.05

Holt-Winters 가법 계절 모형을 적용한 결과 MAPE = 1.62%로 예측 정확도가 우수하였습니다.

잔차에 대한 Ljung-Box 검정이 유의하지 않아(Q(12) = 8.42, p = .751) 모형이 계열의 구조를 충분히 설명하고 남은 잔차가 백색잡음임이 확인되었습니다.

12기 예측에서 상승 추세와 계절 패턴이 함께 유지되며, 예측구간은 시점이 멀어질수록 넓어집니다. 이는 불확실성이 누적되기 때문으로 정상적인 현상입니다.

코드 생성 · 이 분석을 다른 프로그램 문법으로

! 지수평활은 Mplus 기능이 아닙니다.

모형이나 변수 지정을 바꾸면 네 코드가 함께 갱신됩니다. 심사자가 다른 프로그램으로 재현을 요구할 때 그대로 전달할 수 있습니다.