Prognozowanie przez Smoothing Techniques. Ta strona jest częścią elektronicznych E-learningowych przedmiotów służących do podejmowania decyzji Inne JavaScript w tej serii są podzielone na kategorie w różnych obszarach aplikacji w sekcji MENU na tej stronie. Seria czasowa to sekwencja obserwacji, która są uporządkowane w czasie Istotne w gromadzeniu danych w czasie jest pewna forma losowej zmienności Istnieją metody zmniejszania anulowania efektu z powodu zmienności losowej Szeroko stosowane techniki wygładzają Te techniki, gdy są odpowiednio stosowane, ujawniają bardziej wyraźne tendencje . Wcisnij sekwencję czasową Wiersz w kolejności, zaczynając od lewego górnego naroża i parametru s, a następnie kliknij przycisk Oblicz, aby uzyskać prognozy prognozy na jeden okres. Paczki nie są uwzględnione w obliczeniach, ale zerami są. Podczas wprowadzania danych do przenoszenia z komórki do komórki w macierzy danych użyj klawisza Tab, a nie strzałki lub wprowadź klucze. Cechy szeregów czasowych, które mogą zostać ujawnione przez examini jego wykres z przewidywanymi wartościami, zachowanie reszt, modelowanie prognoz stanu. Średnie ruchy Ruch średnie zalicza się do najbardziej popularnych technik preprocesowania szeregów czasowych Służy do filtrowania białego szumu z danych, aby szereg czasowy gładsze, a nawet podkreślenie pewnych elementów informacyjnych zawartych w serii czasowych. Exponential Smoothing Jest to bardzo popularny schemat generowania wygładzonej serii czasowej, podczas gdy w średnich krokach poprzednie obserwacje są ważone równomiernie, Wyrównywanie Wyrównywanie przypisuje wykładniczo malejące ciężary, gdy obserwacja staje się starsza Innymi słowy, ostatnie obserwacje są relatywnie większe w prognozowaniu niż starsze obserwacje. Podwójne wygładanie wyrównywania jest lepsze w obsłudze trendów Wyrównywanie potrójnego Wyrównywania jest lepsze w obsłudze trendów parabolowych. Wytworzona na podstawie wagi średnia ruchoma ze stałą wygładzania a odpowiada mniej więcej prostemu średnia ruchoma tj okres n, gdzie a i n są spokrewnione przez. a 2 n 1 OR n 2 - a. Na przykład, ważona średnią ruchoma ważona exponencjalnie ze stałą wygładzania równą 0 1 odpowiadałoby około 19 dniowej średniej ruchomej 40-dniowa prosta średnia ruchoma odpowiadałoby przybliżonej średniej ruchomej z wykładziną o stałej wygładzaniu równą 0 04878.Holt S Liniowe wyrównanie wykładnicze Załóżmy, że serie czasów są nie sezonowe, ale mają tendencję do wyświetlania Metoda Holt szacuje zarówno obecny poziom i bieżąca tendencja. Nieprawiań, że zwykła średnia ruchoma jest szczególnym przypadkiem wyrównania wykładniczego przez ustawienie okresu średniej ruchomej na całkowitą część 2-alfa-alpha. Dla większości danych biznesowych parametr alfa mniejszy niż 0 40 jest często skuteczne Jednak można wykonać przeszukiwanie siatki przestrzeni parametrów, z 0 1 do 0 9, ze skokiem 0 1 Najlepszym alfa ma najmniejszy średni błąd absolutnego błędu MA. Jak porównać kilka metod wygładzania Chociaż istnieje są liczbowymi wskaźnikami oceny dokładności techniki prognozowania, najczęściej stosuje się porównanie wizualne kilku prognoz w celu oceny ich dokładności i wyboru spośród różnych metod prognozowania W tym podejściu należy wykreślić za pomocą np. programu Excel na tym samym wykresie oryginalne wartości zmiennej serii czasowej i przewidywanych wartości z kilku różnych metod prognozowania, co ułatwia porównanie wizualne. Można wykorzystać wcześniejsze prognozy przez wygładzanie technik JavaScript w celu uzyskania wcześniejszych wartości prognoz opartych na technikach wyrównywania, które używają tylko jednego parametru Holt i Winters stosują odpowiednio dwa i trzy parametry, dlatego niełatwe jest doboru optymalnych, a nawet blisko wartości optymalnych poprzez próby i błędy parametrów. Jednokierunkowe wygładzanie podkreśla perspektywę krótkiego zasięgu ustala poziom do ostatniej obserwacji i opiera się na warunku, że nie ma tendencji Regres liniowy jon, który pasuje do linii najmniejszych kwadratów do danych historycznych lub przekształca dane historyczne, reprezentuje długi zasięg, który jest uwarunkowany podstawową tendencją Wyrównywanie wykładnicze liniowe Holta przechwytuje informacje o najnowszej tendencji Parametry w modelu Holta to parametr poziomu, który powinien być zmniejszony, jeśli liczba zmian danych jest duża, a parametr trendów powinien zostać zwiększony, jeśli niedawny kierunek trendu będzie wspierany przez czynniki przyczynowe. Prognoza krótkoterminowa Zwróć uwagę, że każdy JavaScript na tej stronie zapewnia jednokierunkową wyprzedzalność prognoza Aby uzyskać prognozę dwustopniową wystarczy dodać prognozowaną wartość na koniec danych danych szeregowych, a następnie kliknąć na ten sam przycisk Oblicz (Calculate) Możesz powtórzyć ten proces kilka razy w celu uzyskania potrzebnych prognoz krótkoterminowych Usuwanie danych eliminuje przypadkową odmianę i pokazuje trendy i składniki cykliczne. Niezwiązane w gromadzeniu danych z czasem jest pewna forma losowej odmian Istnieją metody dla czerwonych ucing skutku z powodu zmienności losowej Często stosowana technika w przemyśle jest wygładzająca Ta technika, jeśli jest stosowana, ujawnia bardziej wyraźny trend, elementy sezonowe i cykliczne. Istnieją dwie różne grupy metod wygładzania. Metoda zwrotu Metoda wygładzania Metody obliczania średnich to najprostszy sposób na wygładzanie danych. Najpierw zbadamy niektóre uśrednione metody, takie jak zwykła średnia wszystkich poprzednich danych. Kierownik magazynu chce wiedzieć, ile typowy dostawca dostarcza w jednostkach 1000 dolarów bierze próbkę 12 dostawców, losowo, uzyskując następujące wyniki. Crednia średnia lub średnia danych 10 Kierownik decyduje się na użycie tego jako preliminarza wydatków typowego dostawcy. Czy to dobra czy zła prognoza. Mean kwadratowy błąd jest sposobem na to, aby ocenić, jak dobry jest model. Będziemy obliczać średnie kwadratowe error. Błąd prawdziwej kwoty wydanej minus szacowana kwota. Błąd kwadratowy to błąd powyżej, kwadratowy. e SSE jest sumą kwadratów błędów. MSE jest średnią z kwadratów błędów. Na przykład MSE wyniki są Błędy i błędy kwadratowe. Szacowanie 10. Powstaje pytanie, czy możemy użyć średniego do przewidywanego dochodu, jeśli podejrzewam, że trend Spójrz na poniższy wykres wyraźnie pokazuje, że nie powinniśmy tego robić. Wszystko waży wszystkie poprzednie obserwacje równomiernie. Podsumowując, stwierdzamy, że. Prosta średnia lub średnia wszystkich obserwacji jest tylko użytecznym oszacowaniem prognozowania, gdy istnieje nie są trendami Jeśli istnieją trendy, użyj różnych szacunków, które uwzględniają trend. Średnia waży wszystkie poprzednie obserwacje równe na przykład średnia z wartości 3, 4, 5 to 4 Wiemy, oczywiście, że średnia jest obliczona przez dodanie wszystkich wartości i dzielenie sumy przez liczbę wartości Innym sposobem obliczania średniej jest dodanie każdej wartości podzielonej przez liczbę wartości, lub. 3 4 3 5 3 1 1 3333 1 6667 4. Mnożnik 1 3 nazywa się wagą Ogólnie. bar frac suma lewa frac prawica x1 lewa frak prawa x2,, lewa prawa frak prawo xn. Prawe lewe prawo jest ciężarkami i oczywiście sumują one do 1. Średniej przeciętnej - MA. BREAKING DOWN Średnia ruchoma - MA. As Przykład SMA, rozważyć zabezpieczenia z następującymi cenami zamknięciami powyżej 15 dni. Week 1 5 dni 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 dni 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 dni 28, 30 , 27, 29, 28. 10-dniowy MA wyliczyłby ceny zamknięcia za pierwsze 10 dni jako pierwszy punkt danych Następny punkt danych upuści najwcześniejszą cenę, dodaj cenę w dniu 11 i przeciętnie, a tak jak pokazano poniżej. Zauważono wcześniej, MA pozostają w sprzeczności z bieżącą ceną, ponieważ opierają się na wcześniejszych cenach, tym dłuższy jest okres MA, tym większe opóźnienie. Tak więc 200-dniowa MA będzie miała znacznie większe opóźnienie niż 20-dniowa MA, ponieważ zawiera ceny za ostatnie 200 dni Długość MA do wykorzystania zależy od celów handlowych, przy krótszych terminach sprzedaŜy krótkoterminowej i długoterminowych dla inwestorów długoterminowych 200-dniowy szczyt jest szerzej śledzony przez inwestorów i handlowców, z przerwami powyżej i poniżej tej średniej ruchomej, uważanej za ważne sygnały handlowe. Mają one również ważnych sygnałów handlowych na własną rękę, lub gdy dwie średnie przecięcia Wzrost indeksu MA wskazuje, że bezpieczeństwo jest w trendzie wzrostowym, podczas gdy malejąca MA wskazuje na to, że jest w trendzie spadkowym Podobnie, dynamika wzrostu jest potwierdzona przejściowym zwrotnicą, która pojawia się, gdy krótkoterminowa MA przecina powyżej dł. potwierdzony krzywą spadkową, która pojawia się, gdy krótkoterminowa MA przecina poniżej długoterminowej MA.
No comments:
Post a Comment