Podczas obliczania bieżącej średniej ruchomej, wprowadzenie średniej w środkowym okresie czasu ma sens. W poprzednim przykładzie obliczono średnią z pierwszych trzech okresów czasu i umieściliśmy ją obok okresu 3 Możemy umieścić średnią w środku przedział czasowy trzech okresów, to jest obok okresu 2 Działa to dobrze z nieparzystymi okresami, ale nie jest tak dobre dla parzystych okresów czasu Więc gdzie umieścimy pierwszą średnią ruchową, gdy M 4.Technicznie, średnia ruchoma spadnie t 2 5, 3 5. Aby uniknąć tego problemu wygładzamy MA s używając M 2 W ten sposób wygładzamy wygładzone wartości. Jeśli przeanalizujemy parzystą liczbę terminów, musimy wygładzić wygładzone wartości. Poniższa tabela przedstawia wyniki przy użyciu M 4.Smoothing danych usuwa przypadkową odmianę i pokazuje tendencje i cykliczne składniki. Zaangażowanie w gromadzenie danych z czasem jest pewna forma losowej zmienności Istnieją sposoby na zmniejszenie rezygnacji z efektu zróżnicowania losowego Często stosowana technika w przemyśle jest wygładzanie Ta technika, gdy jest stosowana poprawnie, ujawnia bardziej wyraźny trend, elementy sezonowe i cykliczne. Istnieją dwie różne grupy metod wygładzania. Metody uśredniania. Metody wygładzania wykraczających poza granice. Podkreślanie średnich jest najprostszym sposobem na wygładzenie danych. zbadaj niektóre uśrednione metody, takie jak zwykła średnia wszystkich danych z przeszłości. Kierownik magazynu chce wiedzieć, ile typowy dostawca dostarcza w jednostkach 1000 dolarów. Pobiera ona losowo 12 dostawców, uzyskując następujące wyniki. Obliczona średnia lub średnia danych 10 Kierownik decyduje się na użycie tego jako preliminarza wydatków typowego dostawcy. Czy to jest dobre czy złe oszacowanie. Jednak kwadratowy błąd to sposób na ocenę jak dobry jest model. Obliczamy średnia kwadratowa error. Błąd prawdziwą kwotę wydana minus szacowana kwota. Komplet błąd jest błędem powyżej, kwadratu. SSE jest sumą kwadratowych błędów. MSE jest średnią kwadratowych errors. MSE resu na przykład. Wyniki są błędami i liczbami kwadratowymi. Oszacowanie 10. Powstaje pytanie, czy możemy użyć średniego do przewidywanego przychodu, jeśli podejrzewamy, że trend Spójrz na poniższy wykres pokazuje, że nie powinniśmy tego robić. Ważenie waży wszystkich w przeszłości obserwujemy w równym stopniu. Podsumowując, stwierdzamy, że. Proste średnie lub średnie ze wszystkich obserwacji w przeszłości są tylko użytecznym oszacowaniem prognozowania, gdy nie istnieją trendy. Jeśli istnieją trendy, użyj różnych szacunków, które uwzględniają trend. Średnia masa wszystkie poprzednie obserwacje równe Na przykład, średnia wartości 3, 4, 5 to 4 Oczywiście wiemy, że średnia jest obliczana poprzez dodanie wszystkich wartości i dzielenie sumy przez liczbę wartości Innym sposobem obliczania średniej przez 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 frak prawica xn. Prawe lewe prawo jest ciężarkami i, oczywiście, sumują się do 1.Slideshare używa plików cookie w celu poprawy funkcjonalności i wydajności, a także dostarczyć Ci odpowiednia reklama Jeśli nadal będziesz przeglądać witrynę, wyrażasz zgodę na korzystanie z plików cookie na tej stronie internetowej Zobacz naszą Umowę Użytkownika i Politykę Prywatności. Witryna sieciowa wykorzystuje pliki cookie w celu poprawy funkcjonalności i wydajności oraz w celu zapewnienia odpowiedniej reklamy Jeśli nadal będziesz przeglądać witrynę, zgadzasz się na korzystanie z plików cookie na tej stronie internetowej Zobacz naszą Politykę prywatności i Umowę użytkownika o szczegóły. Nastrzyj wszystkie swoje ulubione tematy w aplikacji SlideShare Pobierz aplikację SlideShare, aby zapisać później nawet offline. Kontynuuj do witryny na telefon komórkowy. Dwukrotnie dotknij, aby powiększyć out. Moving Średnia matematyka metody ppt. Share this SlideShare. LinkedIn Corporation 2017.
No comments:
Post a Comment