Problemy Z Wadami I Przenikaniami Średnia Prognoza Model

SIMPLE MOVING AVERAGE. Problemy z wykorzystaniem prostej średniej ruchomej jako narzędzia prognozowania. Rucha średnia to śledzenie rzeczywistych danych, ale zawsze jest w tyle. Średnia ruchoma nigdy nie osiągnie szczytów lub dolin rzeczywistych danych, które wygładza Dane nie mówią wiele o przyszłości. Jednak nie robi to średniej ruchomej bezużytecznej, musisz tylko zdawać sobie sprawę z jej problemów. LICZENIE OPIS. AUDIO TRANSCRIPTION. So podsumować, dla prostej średniej ruchomej lub pojedynczej średnia ruchoma, widzieliśmy pewne problemy z używaniem prostej średniej ruchomej jako narzędzia prognozowania Średnia średnia ruchoma śledzi rzeczywiste dane, ale jej zawsze pozostaje za mną Średnia średnia ruchoma nigdy nie osiągnie szczytów lub dolin rzeczywistych danych, które wygładza dane, a to naprawdę nie mówi zbyt wiele o przyszłości, ponieważ po prostu przewiduje pewien okres z wyprzedzeniem, a prognoza zakłada, że ​​stanowi najlepszą wartość na przyszły okres, jeden okres w reklamie vance, ale to nie mówi wiele poza tym, co nie sprawia, że ​​prosta średnia ruchoma jest bezużyteczna w rzeczywistości widzisz proste średnie ruchome. Model MovingAverageModel. Model średniorocznej średniej ruchomej oparty jest na sztucznie skonstruowanej serii czasowej, w której wartość dla danego przedziału czasu jest zastępowana średnią tej wartości i wartościami dla pewnej liczby poprzednich i następnych okresów czasu. Jak można się spodziewać z opisu ten model najlepiej nadaje się do danych serii czasowych, tj. danych zmieniających się na przykład Na przykład wiele wykresów poszczególnych zasobów na giełdzie pokazuje 20, 50, 100 lub 200 dniowych średnich kroczących jako sposób na pokazanie trendów. Ponieważ wartość prognozy dla danego okresu jest średnią z poprzednich okresów, prognoza zawsze będzie się spóźniać zarówno wzrost, jak i spadek obserwowanych wartości zależnych. Przykładowo, jeśli szereg danych ma zauważalną tendencję wzrostową, średnia ruchoma prognoza ogólnie daje niedoszacowanie wartości zmiennej zależnej. Metoda średniej ruchowej ma przewagę nad innymi modelami prognozowania, ponieważ wygładza szczyty i t szorstki lub dolny w zbiorze obserwacji ma jednak również kilka wad W szczególności ten model nie daje rzeczywistego równania Dlatego też nie jest to wszystko przydatne jako narzędzie prognozowania średnio - i długodystansowego Można ją wiarygodnie wykorzystywać do prognozowania jednego lub dwa okresy w przyszłości. Rozmiarowy model średniej wielkości jest szczególnym przypadkiem bardziej ogólnej ważonej średniej ruchomej W prostej średniej ruchomej, wszystkie wagi są równe. Od 0 3 Autor Steven R Gould. Zdolności dziedziczne z klasy. MovingAverageModel Konstruuje nowy ruchomy model prognozowania. MovingAverageModel int period Konstruuje nowy średnioroczny model prognozowania średniego ruchu, przy użyciu określonego okresu. getForecastType Zwraca jedną z dwóch nazw wyrazów tego typu prognozowania model. init DataSet dataSet Używany do inicjowania średniej ruchomej modelu. toString To powinno być zastąpione w celu przedstawienia tekstu opisującego obecny model prognozowania, w tym, w miarę możliwości, dowolnych używanych parametrów pochodnych. Metody dziedziczone z class. Constructs new moving average model prognozowania Dla prawidłowego modelu, który ma zostać skonstruowany, należy zadzwonić do init i przekazać zestaw danych zawierający serię punktów danych ze zmienną czasową zainicjalizowaną w celu zidentyfikowania zmiennej niezależnej. Konstruuje nową prognozę średniej ruchomej model, używając podanej nazwy jako zmiennej niezależnej. Parametry niezależne - nazwa niezależnej zmiennej używanej w tym modelu. Konstruuje nowy średnioroczny model prognozowania ruchu, używając określonego okresu Aby prawidłowy model został skonstruowany, należy zadzwonić do init i przekazać zestaw danych zawierający serię punktów danych z zmienną czasową zainicjowaną w celu zidentyfikowania zmiennej niezależnej. Wartość okresu jest używana do określania liczby obserwacji, która ma być użyta do obliczenia średniej ruchomej Przykładowo, dla 50-dniowego średnia krocząca, gdzie punkty danych są codziennymi obserwacjami, to należy ustawić okres na 50. Okres jest również wykorzystywany do określenia ilości przyszłych okresów t czapka może być skutecznie prognozowana przy 50-dniowej średniej ruchomej, to w rozsądnym stopniu - z każdym stopniem dokładności - prognozujemy ponad 50 dni po ostatnim okresie, dla którego dostępne są dane To może być korzystniejsze niż, powiedzmy, przez 10 dni, gdzie moglibyśmy rozsądnie przewidzieć 10 dni po ostatnim okresie. Okres pomiaru - liczba obserwacji, która ma zostać użyta do obliczenia średniej ruchomej. Określa nowy średnioroczny model prognozowania średniego ruchu, przy użyciu podanej nazwy jako zmiennej niezależnej i określonego okresu. Parametry independentVariable - nazwa zmiennej niezależnej do wykorzystania w tym okresie modelu - liczba obserwacji używanych do obliczania średniej ruchomej. Uruchomienie modelu średniej ruchomej Ta metoda musi być wywołana przed jakąkolwiek inną metodą w klasie średnioroczny model przenoszenia nie ma żadnego równania dla prognozowania, ta metoda wykorzystuje dane wejściowe DataSet do obliczania wartości prognozowanych dla wszystkich prawidłowych wartości niezależnego ti me variable. Specified przez init w interfejsie ForecastingModel Zastępuje init w klasie AbstractTimeBasedModel Parametry dataSet - zestaw danych obserwacji, który może być użyty do zainicjowania parametrów prognozowania modelu prognozowania. Powoduje jednoczesne lub dwuznakowe słowo tego typu modelu prognozowania Keep ten krótki W tym celu należy zastosować dłuższy opis w metodzie toString. Należy ją zastąpić, aby przedstawić tekstowy opis bieżącego modelu prognozowania, w tym, w miarę możliwości, dowolnych używanych parametrów. Określony przez toString w interfejsie ForecastingModel Zastępuje toString w klasie WeightedMovingAverageModel Zwraca reprezentacja ciągów bieżącego modelu prognozy i jego parametry. Seria czasowa jest sekwencją obserwacji okresowej zmiennej losowej Przykłady są miesięczne zapotrzebowanie na produkt, coroczne rejestrowanie studiów pierwszego stopnia w dziale uniwersyteckim i dzienne przepływy rzeki Serie czasu są ważne dla badań operacyjnych, ponieważ są często kierowcami modeli decyzji Model zapasów wymaga oszacowania przyszłych wymagań, planowanie zajęć i model zatrudnienia dla wydziału uniwersyteckiego wymaga oszacowania przyszłego napływu studentów, a model dostarczania ostrzeżeń ludności w dorzeczu wymaga oszacowań rzeki przepływy do najbliższej przyszłości. Analiza serii czasowych dostarcza narzędzi do wyboru modelu, który opisuje szeregy czasowe i wykorzystuje model do prognozowania przyszłych zdarzeń Modelowanie szeregów czasowych jest problemem statystycznym, ponieważ obserwowane dane są wykorzystywane w procedurach obliczeniowych do oszacowania współczynników przypuszczalny model Modele zakładają, że obserwacje zmieniają się przypadkowo na podstawie wartości średniej, która jest funkcją czasu. Na tych stronach zwracamy uwagę na użycie historycznych danych z serii czasowych w celu oszacowania modelu zależnego od czasu. Metody są odpowiednie do automatycznego, krótkoterminowego prognozowania często używanych informacji, w których przyczyny zmian czasu nie są chan ging znacząco w czasie W praktyce prognozy uzyskane za pomocą tych metod są następnie modyfikowane przez analityków, którzy zawierają informacje niedostępne w danych historycznych. Naszym głównym celem w tej sekcji jest przedstawienie równań dla czterech metod prognozowania stosowanych w prognozowaniu add - w średniej ruchomej, wyrównywaniu wykładniczym, regresji i wygładzaniu podwójnym wykładnikiem Nazywane są metodami wygładzaniami Metody, które nie uwzględniono obejmują prognozowanie jakościowe, regresję wielokrotną i metody autoregresji ARIMA Osoby zainteresowane szerszym zasięgiem powinny odwiedzić stronę Forecasting Principles lub przeczytać jedną z kilku doskonałe książki na ten temat Używaliśmy książki Prognozowanie przez Makridakis, Wheelwright i McGee, John Wiley Sons, 1983. Aby skorzystać z skoroszytu Przykłady Excel, musisz mieć zainstalowany dodatek Forecasting Wybierz polecenie Relink, aby utworzyć linki do pliku add - w tej stronie opisano modele stosowane do prostego prognozowania i użycia notacji d dla analizy. Tym najprostszym sposobem prognozowania jest średnia ruchoma Średnia metoda jest średnią z ostatnich obserwacji m Jest przydatna w przypadku szeregów czasowych z powolną zmianą średniej. Metoda ta uwzględnia całą przeszłość w swojej prognozie, ale waży ostatnie doświadczenia znacznie mniej niż niedawno Obliczenia są proste, ponieważ tylko szacunek poprzedniego okresu i bieżące dane określają nowe oszacowanie Metoda jest użyteczna dla serii czasowych z powoli zmieniającą się średnią. Średnia średnia ruchoma nie reaguje dobrze na szereg czasowy, wzrasta lub maleje wraz z czasem Obejmuje liniowy termin trendu w modelu Metoda regresji przybliża model, tworząc równanie liniowe, które zapewnia najmniej kwadratowe dopasowanie do ostatnich obserwacji m.