Ruchome średnie prognozy modele wad

Przenosząca się średnia prognoza. Initrodukcja Jak można się spodziewać, patrzymy na niektóre z najbardziej prymitywnych podejść do prognozowania. Ale miejmy nadzieję, że są to przynajmniej warte wprowadzenia do niektórych zagadnień związanych z komputerem w związku z wdrażaniem prognoz w arkuszach kalkulacyjnych. W tej trosce będziemy kontynuować począwszy od początku i zacznij pracę z Prognozami Ruchoma Przeciętne Prognozy Wszyscy znają średnie ruchome prognozy niezależnie od tego, czy uważają, że są Wszyscy studenci czynią je przez cały czas Pomyśl o swoich punktach testowych w trakcie, w którym zamierzasz mają cztery testy w semestrze Załóżmy, że masz 85 lat na pierwszym testie. Jaki byłby przewidywany Twój drugi wynik testu. Jak myślisz, jaki byłby Twój nauczyciel przewidywał następny wynik testu. Jak myślisz, że Twoi przyjaciele mogą przewidzieć za kolejny wynik testu. Jak myślisz, że Twoi rodzice mogli przewidzieć następny wynik testu. Niezależnie od blabbingu, jaki możesz zrobić dla swojego jaja i rodzice, oni i nauczyciel bardzo oczekują, że dostaniesz coś w tej dziedzinie, którą właśnie dostałeś. Pozwól, że pomimo twojej samoobrony do swoich przyjaciół, oszacujesz siebie a rysunek można studiować mniej w drugim teście, a więc masz 73. Teraz co są wszystkie zainteresowane i nie przejmowane spodziewać się dostaniesz na swój trzeci test Istnieją dwa bardzo prawdopodobne podejścia do nich opracować szacunek niezależnie od czy będą się dzielić z tobą. Mogą powiedzieć sobie, Ten facet zawsze dmucha dymu o jego inteligencje On ma zamiar uzyskać kolejne 73, jeśli ma szczęście. Może rodzice będą starali się być bardziej wspierający i powiedz: "Cóż, więc doszedłeś do 85 i 73, więc może powinieneś się dowiedzieć na temat 85 73 2 79 nie wiem, może gdybyś się mniej bawił i nie żartował łasic w całym miejscu, a jeśli zaczniesz robić dużo więcej studiów można uzyskać wyższy score. Both tych szacunków są rzeczywiste średnie prognozy ruchu. Pierwszy wykorzystuje tylko swój najnowszy wynik, aby prognozować przyszłe wyniki. Nazywa się to ruchomą średnią prognozą przy użyciu jednego okresu danych. Druga to również prognoza średniej ruchomej, ale przy użyciu dwóch okresów danych. że wszyscy ci ludzie popychają do twojego wielkiego umysłu, wkurza cię i decydujesz się na trzecim testie z własnego powodu i położyć wyższy wynik przed swoimi sojusznikami Bierzesz test, a Twój wynik jest rzeczywiście 89 Wszyscy, łącznie z sobą, są pod wrażeniem. Teraz masz ostatni test semestru nadchodzącego i jak zwykle czujesz potrzebę szalenia wszystkich, aby ich prognozy dotyczące sposobu, w jaki zrobisz na ostatnim testie Cóż, miejmy nadzieję, że widzisz pattern. Now, miejmy nadzieję, że możesz zobaczyć wzór Który z Twoich opinii uważasz za najdokładniejszy. Podczas pracy Pracujemy teraz wracamy do naszej nowej firmy zajmującej się sprzątaniem, którą rozpoczęliśmy od twojej ukochanej siostry o nazwie Gwizdek Podczas pracy Pracujesz w przeszłości reprezentowane przez następującą sekcję z arkusza kalkulacyjnego Najpierw przedstawiamy dane dla trzech średnich okresów prognoz. Wpis w komórce C6 powinien być. Będzie można skopiować tę formułę komórki do innych komórek C7 do C11.Notice jak średnia przenosi w odniesieniu do najnowszych danych historycznych, ale wykorzystuje dokładnie trzy ostatnie okresy dostępne dla każdej prognozy. Należy również zauważyć, że nie musimy naprawdę przewidzieć ostatnich okresów w celu opracowania naszej najnowszej prognozy. To zdecydowanie różni się od model wygładzania wykładniczego I ve zawiera przeszłości prognozy, ponieważ będziemy używać ich na następnej stronie internetowej w celu pomiaru ważności przewidywania. Now chcę przedstawić analogiczne wyniki dla dwóch okres ruchomych średniej prognozy. Wpis dla komórki C5 powinno być. Będzie może skopiować tę formułę komórki do innych komórek C6 do C11.Notice jak teraz tylko dwa najnowsze dane historyczne są wykorzystywane do każdego przewidywania Ponownie mam dołączyć d poprzednie przepowiednie do celów ilustracyjnych i do późniejszego wykorzystania w walidacji prognozy. Masz inne rzeczy, które są istotne do zauważenia. Dla m-okresowej ruchomych średniej prognozy tylko m najnowocześniejszych wartości danych są wykorzystywane do przewidywania Nic innego jest konieczne Dla średniej prognozy średniej w okresie m, podczas dokonywania wcześniejszych prognoz, zauważ, że pierwsza przewidywania występują w okresie m 1. Wszystkie te kwestie będą bardzo istotne podczas opracowywania naszego kodu. Rozwijanie funkcji średniej ruchomej Teraz musimy rozwijać kod prognozy średniej ruchomej, którą można używać bardziej elastycznie Kod śledzić Zauważ, że dane wejściowe są dla liczby okresów, których chcesz użyć w prognozie i tablicę wartości historycznych Możesz je zapisać w dowolnej skoroszycie, którą chcesz. Funkcja MovingAverage Historyczne, NumberOfPeriods jako pojedynczy Deklarowanie i inicjowanie zmiennych Dim Item as Variant Dim Counter jako Integer Dim Accumulation jako Single Dim HistoricalSize Jako Integer. Inicjalizacja zmiennych Licznik 1 Akumulacja 0. Określenie rozmiaru historycznej tablicy HistoricalSize. For Counter 1 To NumberOfPeriods. Zbierając odpowiednią liczbę najnowszych obserwowanych wcześniej wartości. Kumulacja Akumulacja Historical HistoricalSize - licznik NumberOfPeriods. MovingAverage Akumulacja NumberOfPeriods. Kodeks zostanie wyjaśniony w klasie Chcesz umieścić funkcję w arkuszu kalkulacyjnym tak, aby wynik obliczeń pojawił się tam, gdzie powinien jak poniżej. 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 kilka wad W szczególności ten model nie daje rzeczywistego równania Dlatego też nie jest to wszystko użyteczne 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. Zarunki dziedziczone 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 zostać 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 łańcucha bieżącego modelu prognozy i jego parametry. Przytrzymanie średniej wagi. Problem z wykorzystaniem prostej średniej ruchomej jako narzędzia prognozowania. Rucha średnia to śledzenie rzeczywistych danych, ale zawsze jest w tyle za nią. Średnia ruchoma nigdy się nie osiągnie szczyty lub doliny rzeczywistych danych wygładza dane. Doesn t te bardzo wiele o przyszłości. Jednak nie robi to średniej ruchomej bezużyteczne, wystarczy, że zdajesz sobie sprawę z jego problemów. LOTEL OPIS. TRANSCRIPTIONAUDIO. Podsumowując, dla prostej średniej ruchomej lub jednej średniej ruchomej, pojawiły się problemy z użyciem prostej średniej ruchomej jako narzędzia prognozowania Średnia średnia ruchoma śledzi rzeczywiste dane, ale jej zawsze pozostanie w tyle Średnia ruchoma nigdy nie osiągnie szczytów lub dolin rzeczywistych danych, które wygładza dane, a to naprawdę nie mówi wiele o przyszłości, ponieważ jest po prostu prognozowanie z wyprzedzeniem o jednym okresie, a prognoza ta zakłada, że ​​stanowi najlepszą wartość dla przyszłego okresu, z góry na pewien okres, ale nie mówi zbyt wiele że to nie sprawia, że ​​prosta średnia ruchoma jest bezużyteczna w rzeczywistości widzisz proste ruchome średnie.