Liukuva Keskiarvo Ennustaminen Haittoja

Luokka MovingAverageModel. A liikkuva keskimääräinen ennustemalli perustuu keinotekoisesti rakennettuun aikasarjaan, jossa tietyn ajanjakson arvo korvataan kyseisen arvon keskiarvolla ja joidenkin aikaisempien ja seuraavien aikajaksojen arvojen avulla. Kuten olette arvannut kuvauksesta riippuen tämä malli sopii parhaiten aikasarjatietoihin eli tietoihin, jotka muuttuvat ajan myötä. Esimerkiksi useat yksittäisten osakekannan kartat osoittavat 20, 50, 100 tai 200 päivän liukuvaa keskiarvoa trendien näyttämiseksi. Koska tietyn ajan ennustearvo on keskimäärin edellisinä jaksoina, ennuste näyttää aina jäljessä joko lisääntyneistä tai vähennyksistä havaituissa riippuvaisissa arvoissa. Esimerkiksi jos datasarjassa on havaittavissa nouseva suuntaus, niin liikkumaton keskiarvo ennuste antaa yleensä aliarvioida riippuvaisen muuttujan arvot. Liikkuva keskiarvo - menetelmällä on etulyöntiasema muihin ennustemalleihin, koska se tasoittaa huippuja ja t karkeita tai laaksoja havainnointijoukossa Kuitenkin sillä on myös useita haittoja Erityisesti tämä malli ei tuota todellista yhtälöä Siksi ei ole kaikki hyödyllistä keskipitkän pitkän aikavälin ennustustyökaluna Se voidaan luotettavasti käyttää ennustamaan yksi tai kaksi jaksoa tulevaisuuteen. Liikkuva keskimääräinen malli on erikoistapaus yleisempi painotettu liukuva keskiarvo Yksinkertainen liikkuva keskiarvo, kaikki painot ovat yhtä suuria. Koska 0 3 Tekijä Steven R Gould. Fields perinnöllinen class. MovingAverageModel Rakentaa uuden liikkuva keskimääräinen ennustamismalli. MovingAverageModel int period Rakentaa uuden liikkuvaa keskimääräistä ennustemallia käyttäen määritettyä ajanjaksoa. getForecastType Palauttaa yhden tai kahden sanan nimen tämäntyyppisen ennustamismallin. init DataSet dataSet Käytetään liukuvan keskiarvon mallin aloittamiseen. on mahdollista ohittaa nykyisen ennustamismallin tekstimuotoinen kuvaus, mukaan lukien mahdollisesti käytettävät johdetut parametrit. Menetelmät, luodaan uusi liikkuva keskimääräinen ennustamismalli Jotta rakennettava pätevä malli tulisi kutsua init ja siirtää tietojoukko, joka sisältää joukon datapisteitä, aikamuuttujan, joka on alustettu itsenäisen muuttujan tunnistamiseksi. Rakentaa uuden liikkuvaa keskimääräistä ennustetta malli, jossa käytetään samaa nimeä itsenäisenä muuttujana. Parametrit independentVariable - tässä mallissa käytettävä riippumattoman muuttujan nimi. Rakentaa uuden liikkuvaa keskimääräistä ennustemallia määrätyn ajanjakson avulla. Rakennettavan pätevän mallin pitäisi soittaa init ja siirretään tietojoukko, joka sisältää sarjan datapisteitä, jolloin aika-muuttuja on alustettu itsenäisen muuttujan tunnistamiseksi. Kausittaista arvoa käytetään määrittämään liikkuvien keskiarvojen laskemiseen käytettävien havaintojen lukumäärä. Esimerkiksi 50 päivän liikkumaton keskiarvo, jos datapisteet ovat päivittäisiä havaintoja, niin ajanjakso olisi asetettava arvoon 50. Määräaikaa käytetään myös tulevien aikojen t hattua voidaan tehokkaasti ennustaa 50 päivän liukuva keskiarvo, emmekä voi kohtuudella - tarkkuuden mukaan - ennustaa yli 50 päivää sen viimeisen ajanjakson jälkeen, jolta tietoja on saatavilla. Tämä voi olla edullisempaa kuin esimerkiksi 10 päivän ajan, jossa voitiin vain kohtuudella ennustaa 10 päivää viimeisen ajanjakson jälkeen. Parametrikausi - liikkumavälin laskemiseen käytettävien havaintojen määrä. Rakentaa uuden liikkuvaa keskimääräistä ennustemallia käyttämällä kyseistä nimeä itsenäisenä muuttujana ja määrätylle ajanjaksolle. Parametrit independentVariable - tässä mallijaksossa käytettävä riippumattoman muuttujan nimi - liikkuvan keskiarvon laskemiseen käytettävien havaintojen määrä. Käytetään liikkuvan keskiarvomallin alustukseen Tätä menetelmää on kutsuttava ennen minkä tahansa luokan muuta menetelmää. liukuvan keskiarvon malli ei johda ennustamaan yhtälöä, tämä menetelmä käyttää syöttötietojen DataSet laskemaan ennustearvot kaikkien riippumattomien me variable. Specified by init - liittymässä ForecastingModel Overrides init luokassa AbstractTimeBasedModel Parametrit dataSet - havaintojen datasarja, jota voidaan käyttää ennustamomallin ennusteparametrien alustukseen. Palauttaa tämän tyyppisen ennustamomallin yhden tai kahden sanan nimen. Säilytä tämä lyhyt Pitkä kuvaus olisi toteutettava inString-menetelmässä. Tämä olisi ohitettava, jotta saadaan nykyisen ennustamismallin tekstimuotoinen kuvaus, mukaan lukien mahdollisuuksien mukaan käytetyt johdetut parametrit. Valittu toStringin avulla käyttöliittymän ennakointiModel Korvaa - luokkaan luokassa WeightedMovingAverageModel Palauttaa nykyisen ennustamallin ja sen parametrien symbolit. ARVOSTELU KESKITTYMISTÄ. Ongelmia käyttäen yksinkertaista liikkuvaa keskiarvoa ennustustyökaluna. Liikkuva keskiarvo on todellisten tietojen seuranta, mutta se on aina jäljessä. Liikkuva keskiarvo ei koskaan saavuta varsinaisten tietojen huiput tai laaksot se tasoittaa tiedot Teillä on paljon tulevaisuutta. Kuitenkin, tämä ei tee liikkuvaa keskiarvoa hyödytöntä, sinun tarvitsee vain olla tietoinen sen ongelmista. KUVAUSAUDIO TRANSCRIPTION. So yhteenvetona yksinkertaisen liukuvan keskiarvon tai yhden liukuvan keskiarvon ovat havainneet ongelmia liikkuvan keskiarvon käyttämisessä ennustustyökaluna Liikkuva keskiarvo seuraa todellista tietoa, mutta se on aina jäljessä. Liikkuva keskiarvo ei koskaan saavuta tosiasiallisten tietojen huipuja tai laaksoja, jotka tasoittavat tiedot, ja se ei todellakaan kerro suuresti tulevaisuudesta, koska se vain ennustaa yhtä kahta etukäteen, ja tämän ennusteen oletetaan edustavan parasta arvoa tulevana ajanjaksona, yksi aika etukäteen, mutta se ei kerro paljon muutakin kuin että se ei tee yksinkertaista liikkuvaa keskiarvoa hyödytöntä, itse asiassa näet yksinkertaisia ​​liikkuvia keskiarvoja. Siirtyminen keskimääräiseen ennusteeseen. Johdanto Kuten arvelette, etsimme joitain alkeellisimpia lähestymistapoja ennusteeseen. Mutta hopefu Nämä ovat ainakin hyödyllistä tutustua joihinkin laskentataulukoiden ennusteiden toteuttamiseen liittyviin laskentakysymyksiin. Tällä tavoin jatkamme aloittamalla alusta ja aloittamalla Moving Average - ennusteiden käsittely. Keskimääräisten ennusteiden siirtäminen Jokainen tuntee liukuvat keskimääräiset ennusteet riippumatta siitä, ovatko he sitä mieltä, että he ovat. Kaikki opiskelijat tekevät heidät koko ajan. Ajattele testituloksia kurssin aikana, jossa sinulla on neljä testia lukukauden aikana. Oletetaan, että sinulla on 85 testissä ensimmäisellä testillä. Mitä ennustat teidän toinen testipisteet. Mitä mieltä olet opettajasi seuraavan testipistemääränne. Mitä mieltä olet ystäväsi tulevasta testipisteistään? Mitä mieltä olette vanhemmillenne seuraavista testipisteistään? kaikki blabbing voit tehdä ystäville ja vanhemmille, he ja sinun opettaja ovat erittäin todennäköisesti odottaa sinua saada jotain 85 olet vain got. Well, nyt sa että itse huolimatta ystävillesi, olet yli-arvioida itseäsi ja luku, voit opiskella vähemmän toisen testiä ja niin saat 73. nyt, mitä kaikki ovat huolissaan ja huolissaan menossa ennakoida saat teidän kolmannella testillä on kaksi todennäköistä lähestymistapaa, jotta he voivat kehittää arvion siitä riippumatta, jakavatko he sen kanssasi. He voivat sanoa itselleen, tämä kaveri on aina puhaltaa savua hänen älykkyydestään. Hän aikoo saada toisen 73, jos hän onhan onnekas. Ehkä vanhemmat yrittävät olla tukevampia ja sanoa, No niin, sinä olet saanut 85: n ja 73: n, joten ehkä sinun pitäisi ymmärtää 85 73 2 79 En tiedä, ehkä jos olet tehnyt vähemmän juhlimista ja ei w vaimentanut weasel koko paikka ja jos olet alkanut tehdä paljon enemmän opiskelu voit saada korkeamman pistemäärän. Useimmat näistä arvioista ovat itse asiassa liikkuvat keskimääräiset ennusteet. Ensimmäinen käyttää vain viimeisimmät pisteet ennustaa sinun Tuleva suorituskyky Tätä kutsutaan liikkuvaksi keskiarvoksi ge on ennustettu käyttäen yhtä tietojaksoa. Toinen on myös liukuva keskimääräinen ennuste, mutta käyttäen kahta tietojaksoa. Oletetaan, että kaikki nämä ihmiset runtelemalla teidän mielessäsi ovat jonkinlainen uupunut sinut pois ja päätät tehdä hyvää kolmannella testata omia syitä ja laittaa korkeamman pistemäärän liittolaisten edessä Otat testiä ja pisteesi on todella 89 Jokainen, mukaan lukien itsesi, on vaikuttunut. Joten nyt sinulla on lopullinen testi lukukauden tulossa ja kuten tavallista sinusta tuntuu tarpeelliseksi yllyttää kaikki tekemään ennusteluja siitä, miten teet viimeisen testin aikana No, toivottavasti näet kuvion. Nyt, toivottavasti näet kuvion Mikä on mielestänne tarkin. Whistle while we work now palaamme uuteen siivousyhtiöön, jonka aloitti puolisosi puolisosi nimeltä Whistle While We Work Sinulla on joitakin aikaisempia myyntitilastoja, joita edustaa seuraava osio laskentataulukosta Esittelemme ensin tiedot kolmeksi ajaksi liikkuvalle keskimääräiselle ennusteelle. solu C6: n pitäisi olla. Nyt voit kopioida tämän soluosan kahteen muuhun soluun C7: stä C11: een. Huomaa, kuinka keskiarvo liikkuu viimeisimpien historiallisten tietojen perusteella, mutta käyttää täsmälleen kolme viimeisintä ajanjaksoa jokaiselle ennusteelle. don t todella tarvitsee tehdä ennusteita menneistä aikajaksoista, jotta voimme kehittää viimeisimmän ennustamme. Tämä on ehdottomasti erilainen kuin eksponentiaalinen tasoitusmalli, johon olen sisällyttänyt aikaisemmat ennusteet, koska käytämme niitä seuraavalla verkkosivulla ennusteen pätevyyden mittaamiseen. Nyt haluan esittää samanlaiset tulokset kahteen jaksoon liukuvalle keskimääräiselle ennustukselle. C5-solun merkintä pitäisi olla. Nyt voit kopioida tämän solukehyksen alas muihin soluihin C6-C11. Huomaa, miten nyt vain kaksi viimeistä kappaletta historiallisia tietoja käytetään jokaiseen ennusteeseen Jälleen olen sisällyttänyt aikaisemmat ennusteet havainnollistamistarkoituksiin ja myöhempää käyttöä varten arvioidussa validoinnissa. Jotkin muut asiat, jotka ovat tärkeitä huomaamaan . M-aikavälin liukuva keskimääräinen ennuste käytetään vain m viimeisimpiin data-arvoihin ennakoinnin tekemiseksi Mitään muuta ei ole välttämätöntä. M-jakson liikkuvaa keskimääräistä ennustetta huomautettaessa ennustetaan, että ensimmäinen ennuste tapahtuu ajanjaksolla m 1.Kaikki näistä asioista tulee olemaan hyvin merkittäviä, kun kehitämme koodimme. Liikkuvan keskiarvotoiminnon kehittäminen Nyt on kehitettävä liikkuvan keskimääräisen ennusteen koodi, jota voidaan käyttää joustavammin. Koodi seuraa Huomaa, että panokset ovat numeron aikajaksot, joita haluat käyttää ennusteessa ja historiallisten arvojen joukossa Voit tallentaa sen haluamaasi työkirjaan. Function MovingAverage Historiallinen, NumberOfPeriods Yksittäisen ilmoituksen ja alustuksen muuttujat Dim elementti versioksi Dim Counter kuin kokonaisluku Dim kertyminen yhtä dim HistoricalSize Integerinä. Muuttujien alustaminen Counter 1: n kertyminen 0. Historical array HistoricalSize. ofin määrittäminen Counter 1: lle NumberOfPeriods: lle. Keräämällä sopiva määrä viimeisimpiä aiemmin havaittuja arvoja. Kerääntymisen kertyminen Historiallinen HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter. MovingMaksujen keskimääräinen kertymänumero. Peruutukset. Koodi selitetään luokassa Haluat sijoittaa toiminnon laskentataulukkoon siten, että laskutoimitus näkyy missä se pitäisi kuten seuraavassa.