3 punt bewegende gemiddelde vooruitskatting

Bewegende gemiddelde vooruitskatting Inleiding. Soos jy kan raai ons is op soek na 'n paar van die mees primitiewe benaderings tot vooruitskatting. Maar hopelik dit is ten minste 'n waardevolle inleiding tot sommige van die rekenaar kwessies wat verband hou met die implementering van voorspellings in sigblaaie. In dié opsig sal ons voortgaan deur te begin by die begin en begin werk met bewegende gemiddelde voorspellings. Bewegende gemiddelde voorspellings. Almal is vertroud met bewegende gemiddelde voorspellings ongeag of hulle glo hulle is. Alle kollege studente doen dit al die tyd. Dink aan jou toetspunte in 'n kursus waar jy gaan vier toetse gedurende die semester het. Kom ons neem aan jy het 'n 85 op jou eerste toets. Wat sou jy voorspel vir jou tweede toetstelling Wat dink jy jou onderwyser sou Ongeag voorspel vir jou volgende toetstelling Wat dink jy jou vriende kan voorspel vir jou volgende toetstelling Wat dink jy jou ouers kan voorspel vir jou volgende toetstelling al die blabbing jy kan doen om jou vriende en ouers, hulle en jou onderwyser is baie geneig om te verwag dat jy iets kry in die gebied van die 85 wat jy nou net gekry. Wel, nou kan aanneem dat ten spyte van jou self-bevordering van jou vriende, jy oorskat jouself en vind jy minder vir die tweede toets te studeer en so kry jy 'n 73. Nou wat is al die betrokkenes en onbekommerd gaan verwag jy sal op jou derde toets te kry Daar is twee baie waarskynlik benaderings vir hulle om 'n skatting, ongeag of hulle dit sal met julle deel te ontwikkel. Hulle mag sê om hulself, quotThis man is altyd waai rook oor sy intelligensie. Hes gaan na 'n ander 73 as hes gelukkig te kry. Miskien sal die ouers probeer meer ondersteunend te wees en sê, quotWell, tot dusver youve gekry 'n 85 en 'n 73, so miskien moet jy dink oor hoe om oor 'n (85 73) / 2 79. Ek weet nie, miskien as jy minder gedoen partytjies en werent swaaiende die mol al oor die plek en as jy begin doen 'n baie meer studeer jy kan kry 'n hoër score. quot Beide van hierdie vooruitskattings eintlik bewegende gemiddelde voorspellings. Die eerste is net met jou mees onlangse telling tot jou toekomstige prestasie te voorspel. Dit staan ​​bekend as 'n bewegende gemiddelde vooruitskatting gebruik van een tydperk van data. Die tweede is ook 'n bewegende gemiddelde voorspelling, maar die gebruik van twee periodes van data. Kom ons neem aan dat al hierdie mense breker op jou groot gees soort het dronk jy af en jy besluit om goed te doen op die derde toets vir jou eie redes en 'n hoër telling in die voorkant van jou quotalliesquot sit. Jy neem die toets en jou telling is eintlik 'n 89 Almal, insluitende jouself, is beïndruk. So nou het jy die finale toets van die semester kom en soos gewoonlik jy voel die behoefte om almal te dryf in die maak van hul voorspellings oor hoe sal jy doen op die laaste toets. Wel, hopelik sien jy die patroon. Nou, hopelik kan jy die patroon te sien. Wat glo jy is die mees akkurate Whistle Terwyl ons werk. Nou moet ons terugkeer na ons nuwe skoonmaak maatskappy wat begin is deur jou vervreemde halfsuster genoem Whistle Terwyl ons werk. Jy het 'n paar verkope verlede data wat deur die volgende artikel uit 'n sigblad. Ons bied eers die data vir 'n drie tydperk bewegende gemiddelde skatting. Die inskrywing vir sel C6 moet wees Nou kan jy hierdie sel formule af na die ander selle C7 kopieer deur C11. Let op hoe die gemiddelde beweeg oor die mees onlangse historiese data, maar gebruik presies die drie mees onlangse tye beskikbaar wees vir elke voorspelling. Jy moet ook sien dat ons nie regtig nodig om die voorspellings vir die afgelope tyd maak om ons mees onlangse voorspelling ontwikkel. Dit is beslis anders as die eksponensiële gladstryking model. Ive ingesluit die quotpast predictionsquot omdat ons dit sal gebruik in die volgende webblad om voorspellingsgeldigheid meet. Nou wil ek die analoog resultate aan te bied vir 'n periode van twee bewegende gemiddelde skatting. Die inskrywing vir sel C5 moet wees Nou kan jy hierdie sel formule af na die ander selle C6 kopieer deur C11. Let op hoe nou net die twee mees onlangse stukke historiese data gebruik vir elke voorspelling. Weereens het ek die quotpast predictionsquot vir illustratiewe doeleindes en vir latere gebruik in vooruitskatting validering ingesluit. Sommige ander dinge wat van belang om te let. Vir 'n m-tydperk bewegende gemiddelde voorspelling net die m mees onlangse data waardes word gebruik om die voorspelling te maak. Niks anders is nodig. Vir 'n m-tydperk bewegende gemiddelde voorspelling, wanneer quotpast predictionsquot, agterkom dat die eerste voorspelling kom in periode m 1. Beide van hierdie kwessies sal baie belangrik wees wanneer ons ons kode te ontwikkel. Die ontwikkeling van die bewegende gemiddelde funksie. Nou moet ons die kode vir die bewegende gemiddelde voorspelling dat meer buigsaam kan word ontwikkel. Die kode volg. Let daarop dat die insette is vir die aantal periodes wat jy wil gebruik in die vooruitsig en die verskeidenheid van historiese waardes. Jy kan dit stoor in watter werkboek wat jy wil. Funksie MovingAverage (Historiese, NumberOfPeriods) as 'n enkele verkondig en inisialisering veranderlikes Dim punt Soos Variant Dim Counter As Integer Dim Akkumulasie as 'n enkele Dim HistoricalSize As Integer Inisialiseer veranderlikes Counter 1 Akkumulasie 0 bepaling van die grootte van Historiese skikking HistoricalSize Historical. Count Vir Counter 1 Om NumberOfPeriods opbou van die toepaslike aantal mees onlangse voorheen waargeneem waardes Akkumulasie Akkumulasie Historiese (HistoricalSize - NumberOfPeriods toonbank) MovingAverage Akkumulasie / NumberOfPeriods die kode sal in die klas verduidelik. Jy wil die funksie te posisioneer op die sigblad sodat die resultaat van die berekening verskyn waar dit wil die following. Moving gemiddeldes As hierdie inligting is geplot op 'n grafiek, dit lyk soos volg: Dit dui aan dat daar 'n wye variasie in die aantal besoekers na gelang van die seisoen. Daar is veel minder in die herfs en winter as die lente en somer. Maar, as ons wou 'n tendens in die aantal besoekers te sien, ons kan 'n 4-punt bewegende gemiddelde te bereken. Ons doen dit deur die vind van die gemiddelde aantal besoekers in die vier hoeke van 2005: Dan vind ons die gemiddelde aantal besoekers in die laaste drie kwartale van 2005 en die eerste kwartaal van 2006: Toe die laaste twee kwartale van 2005 en die eerste twee kwartale 2006: Let daarop dat die laaste gemiddelde ons kan vind is vir die laaste twee kwartale van 2006 en die eerste twee kwartale van 2007. ons plot die bewegende gemiddeldes op 'n grafiek, om seker te maak dat elke gemiddelde is geplot in die middel van die vier kwartale dit dek: ons kan nou sien dat daar 'n baie effense afwaartse neiging in visitors. When berekening 'n lopende bewegende gemiddelde, die plasing van die gemiddelde in die middel tydperk sinvol in die vorige voorbeeld het ons die gemiddeld van die eerste 3 tydperke bereken en sit dit langs tydperk 3. Ons kan die gemiddelde geplaas in die middel van die tyd interval van drie tydperke, dit wil sê langs tydperk 2. dit werk goed met vreemde tydperke, maar nie so goed vir selfs tydperke. So waar sou ons plaas die eerste bewegende gemiddelde wanneer M 4 Tegnies, sou die bewegende gemiddelde op t 2.5, 3.5 val. Om hierdie probleem wat ons glad Mas using 2. So glad ons die stryk waardes As ons gemiddeld 'n gelyke getal terme te vermy, moet ons die stryk waardes glad Die volgende tabel toon die resultate met behulp van M 4.Example Vrae (uit die verlede Toetse ) Let wel: Die korrekte antwoord is gevolg deur. Die kode i - j verwys na wat deel van die teks op die vraag is ontwerp om aan te spreek. 1. Watter faktore het die vyf data gladstrykingstegnieke in Hoofstuk Drie in gemeen A) Hulle gebruik almal net verlede waarnemings van die data. B) Hulle het almal misluk om sikliese terugskrywings in die data voorspel. C) Hulle het almal gladde kort termyn geraas deur die gemiddeld van data. D) Hulle het almal die produk in volgorde korreleer voorspellings. E) Al die bogenoemde is korrek. 2. 'n eenvoudige-gesentreerde 3-punt bewegende gemiddelde van die tyd-reeks veranderlike Xt word gegee deur: A) (Xt-1 Xt-2 Xt-3) / 3. B) (Xt Xt-1 Xt-1) / 3. C) (Xt1 Xt Xt-1) / 3. D) Nie een van die bogenoemde is korrek. 3. Moving-gemiddelde smoothing kan lei tot misleidend afleiding wanneer dit toegepas word om 'n) stilstaande data. B) vooruitskatting tendens omkeer in die aandelemark. C) klein en beperkte data stelle. D) groot en volop datastelle. E) Nie een van die bogenoemde is korrek. 4. Watter van die volgende is nie korrek met betrekking tot die keuse van die toepaslike grootte van die glad konstante (a) in die eenvoudige eksponensiële gladstryking model A) Kies waardes naby aan nul as die reeks het 'n groot deel van die ewekansige variasie. B) Kies waardes naby aan een as jy wil die voorspelling waardes te sterk afhanklik van onlangse veranderings in die werklike waardes. C) Kies 'n waarde wat RMSE verminder. D) Kies 'n waarde wat beteken-kwadraat fout maksimeer. E) Al die bogenoemde is korrek. 5. Die glad konstante (a) van die eenvoudige eksponensiële gladstryking model A) moet 'n waarde naby aan een hê as die onderliggende data is relatief wisselvallig. B) moet 'n waarde naby aan nul hê as die onderliggende data is relatief glad. C) is nader aan nul, hoe groter is die hersiening in die huidige voorspelling gegewe die huidige voorspelling fout. D) is nader aan een, hoe groter is die hersiening in die huidige voorspelling gegewe die huidige voorspelling fout. 6. Die kleinste kwadrate prosedure verminder die A) som van die residue. B) vierkante van die maksimum fout. C) som van absolute foute. D) som gekapte residue. E) Nie een van die bogenoemde is korrek. 7. 'n residuele is A) die verskil tussen die gemiddelde van Y op voorwaarde dat X en die onvoorwaardelike gemiddelde. B) die verskil tussen die gemiddelde van Y en sy werklike waarde. C) die verskil tussen die regressie voorspelling van Y en sy werklike waarde. D) die verskil tussen die som van 'n vierkant foute voor en na X gebruik word om te voorspel Y. E) Nie een van die bogenoemde is korrek. 8 regressiemodel versteurings (voorspelling foute) A) word aanvaar dat 'n normale waarskynlikheidsverdeling volg. B) word aanvaar dat die onafhanklike verloop van tyd wees. C) word aanvaar dat die gemiddelde tot nul. D) kan geskat word deur OLS residue. E) Al die bogenoemde is korrek. 9. seisoensindekse van verkope vir die Swart Lab Ski-oord is vir Januarie 1.20 en Desember 0,80. As Desember verkope vir 1998 was 5000, 'n redelike skatting van verkope vir Januarie 1999 is: E) Nie een van die bogenoemde is korrek. 10. Watter van die volgende tegnieke is nie gewoond aan die probleem van outokorrelasie A) outoregressiemodelle los. B) Die verbetering van die model spesifikasie. C) Moving gemiddelde glad. D) Eerste breukmetodes die data. E) Regressie behulp persentasie veranderinge. 11. Watter van die volgende is nie 'n gevolg van korrelasie A) Die OLS helling skattings is nou onbevooroordeelde. B) Die OLS voorspelling intervalle is bevooroordeeld. C) Die-R kwadraat is minder as 0,5. skattings D) Punt is onbevooroordeelde. E) Nie een van die bogenoemde is korrek. 12. Outokorrelasie lei tot of veroorsaak: B) Reekskorrelasie. C) Ongegronde regressie. D) nie-lineêre regressie. E) Al die bogenoemde is korrek. 13. Presiese voorspelling tussenposes vir die afhanklike veranderlike A) is boogvormig rondom die beraamde regressielyn. B) Is lineêre rondom die beraamde regressielyn. C) nie die wisselvalligheid van Y om die monster regressie in ag neem. D) nie die willekeur van die monster in ag neem. E) Nie een van die bogenoemde is korrek. Kort Probleem Voorbeeld 14. 'n tweeveranderlike lineêre regressiemodel met betrekking binnelandse reise uitgawes (DTO) as 'n funksie van inkomste per capita (IPC) is beraam as: DTE -9589,67 0,953538 (IPC) Voorspelling DTE onder die aanname dat IPC sal wees 14750. Maak die toepaslike punt en ongeveer 95 persent interval skattings, in die veronderstelling dat die beraamde regressie foutvariansie was 2,077,230.38. Die punt skatting van DTO is: DTE -9589,67 .953538 (14.750) 4,475.02. Die standaardfout van die regressie is 1441,26 en die geskatte 95 vertrouensinterval is: 4,475.02 plusmn (2) (1441,26) 4,475.02 plusmn 2882,52 P1592.50 Dit DTE Dit 7357,54 0,95. b) Gegewe dat werklike DTE blyk te wees 7754 (miljoen), bereken die persentasie fout in jou skatting. As die werklike waarde van DTO is 7754, die persentasie fout in die vooruitsig, gebaseer op die punt skatting van 4475,02, is 42,3. (7754-4475,02) / 7754 0,423. 15 As daar bevind word dat die voorspelling foute van 'n ARIMA-tipe model toon korrelasie, soos model A) is nie 'n voldoende voorspelling model. B) is 'n kandidaat vir die toevoeging van 'n ander verklarende veranderlike. C) bevat byna sekerlik seisoenaliteit. D) is 'n kandidaat vir Cochrane-ORCUTT regressie. E) Al die bogenoemde is korrek. 16. Moving-gemiddelde modelle is die beste beskryf word as 'n) eenvoudige gemiddeldes. B) nie-geweegde gemiddeldes. C) geweegde gemiddeldes van wit geraas reeks. D) geweegde gemiddeldes van nie-normale ewekansige stogastiese veranderlikes. E) Nie een van die bogenoemde is korrek. 17. Watter van die volgende patrone van die gedeeltelike outokorrelasie funksie correlogram strydig is met 'n onderliggende outoregressiewe data proses A) eksponensieel afneem na nul. B) Conjunctuur dalende aan nul. C) Positiewe op die eerste, dan negatief en die verhoging van tot nul. D) Negatiewe op die eerste, dan positiewe en dalende aan nul. E) Al die bogenoemde is korrek. 18 Die outokorrelasie funksie van 'n tydreeks toon koëffisiënte aansienlik verskil van nul by lags 1 deur middel van 4. Die gedeeltelike outokorrelasie funksie toon een piek en Monotoon verhoog na nul as lags lengte toeneem. So 'n reeks kan gemodelleer word as 'n model. E) Nie een van die bogenoemde is korrek. 19. Watter van die volgende is nie 'n eerste stap in die ARIMA model keuringsproses a) Ondersoek die outokorrelasie funksie van die rou reeks. B) Ondersoek die gedeeltelike outokorrelasie funksie van die rou reeks. C) Toets die data vir stasionariteit. D) Skat n ARIMA (1,1,1) model vir verwysingsdoeleindes. E) Al die bogenoemde is korrek. 20 Wat is die nulhipotese getoets met behulp van die Box-Pierce statistiek A) Die stel outokorrelasies is gesamentlik gelyk aan nul. B) Die stel outokorrelasies gesamentlik nie gelyk aan nul. C) Die stel outokorrelasies is gesamentlik gelyk aan een. D) Die stel outokorrelasies gesamentlik nie gelyk aan een. E) Al die bogenoemde is korrek nie. 21. Die hoofdoel van die kombinasie van voorspellings is om te verminder B) bedoel voorspel vooroordeel. C) beteken kwadraat voorspelling fout. D) beteken absolute voorspelling fout. E) Al die bogenoemde is korrek. 22. Watter van die volgende is 'n voordeel vir die gebruik van die aangepaste benadering tot die optimale gewig in die vooruitsig kombinasie proses A) Die gewigte verander van tyd tot tyd bepaal. B) 'n toets van die gekombineerde voorspelling model vooroordeel uitgevoer kan word. C) Die kovariansie tussen fout afwykings benut. D) Gewigte gekies ten einde regressie foutvariansie maksimeer. E) Al die bogenoemde is correct. Weighted bewegende gemiddelde vooruitskatting metodes: Voor-en nadele Hi, julle moet jul Post. Het gewonder of jy kan uitbrei verdere. Ons gebruik SAP. Daarin is daar 'n keuse wat jy kan kies voordat jy jou voorspelling genoem inisialisering hardloop. As jy hierdie opsie merk kry jy 'n voorspelling gevolg, as jy weer uit te voer voorspel, in dieselfde tydperk, en nie kyk inisialisering die gevolg veranderinge. Ek kan nie uitvind wat dit inisialisering doen. Ek bedoel, mathmatically. Watter voorspelling gevolg is die beste om te red en te gebruik byvoorbeeld. Die veranderinge tussen die twee is nie in die geskatte hoeveelheid maar in die MAD and error, veiligheid voorraad en ROP hoeveelhede. Nie seker of jy SAP gebruik. hi dankie vir die verduideliking so efficient dit te GD. Dankie weer Jaspreet Laat 'n antwoord Kanselleer antwoord Gewildste poste oor Pete Abilla Pete Abilla is die stigter van Shmula. Hy help maatskappye soos Amazon, Zappos, eBay, binneland, en ander koste te verminder en die verbetering van die kliënt ervaar. Hy doen dit deur middel van 'n sistematiese metode vir die identifisering van pyn punte wat 'n impak die kliënt en die besigheid en moedig breë deelname van die maatskappy geassosieerdes hul eie prosesse te verbeter. Tags