この例では、1980～1990年の月間最高気温（華氏）をまとめた「Raleigh Temps.jmp」データテーブルを分析します。「時系列分析」プラットフォームを使って時系列を調べ、今後2年間の月間最高気温を予測します。
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1.
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［ヘルプ］>［サンプルデータライブラリ］を選択し、「Time Series」フォルダにある「Raleigh Temps.jmp」を開きます。
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2.
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［分析］>［発展的なモデル］>［時系列分析］を選択します。
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3.
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「気温」を選択し、［Y, 時系列］をクリックします。
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4.
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「月/年」を選択し、［X, 時間ID］をクリックします。
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5.
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「予測する期数」のボックスに「24」と入力します。
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6.
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［OK］をクリックします。
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7.
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「時系列」の赤い三角ボタンをクリックし、［ARIMA］を選択します。
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8.
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時系列に自己相関の証拠があるため、「p,自己回帰次数」を「1」に設定します。
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9.
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［推定］をクリックします。
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10.
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「時系列」の赤い三角ボタンをクリックし、［季節ARIMA］を選択します。
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11.
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時系列に自己相関の証拠があるため、「ARIMA」パネルで「p,自己回帰次数」を「1」に設定します。
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12.
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時系列に季節性の証拠があるため、「季節ARIMA」パネルで「D,差分の次数」を「1」に設定します。
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13.
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［推定］をクリックします。
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14.
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「モデルの比較」表の「グラフ」列で、両方のモデルのボックスをオンにします。
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