Moving Average Introduzione Previsione. Come si può immaginare che stiamo guardando alcuni degli approcci più primitive di previsione. Ma si spera che questi sono almeno un'introduzione utile per alcuni dei problemi informatici relativi all'attuazione previsioni nei fogli di calcolo. In questo filone si continuerà avviando all'inizio e iniziare a lavorare con Moving previsioni medie. Spostamento previsioni medie. Tutti conoscono lo spostamento previsioni medie indipendentemente dal fatto che credono di essere. Tutti gli studenti universitari fanno loro tutto il tempo. Pensa ai tuoi punteggi dei test in un corso dove si sta andando ad avere quattro prove durante il semestre. Consente di assumere hai un 85 sul vostro primo test. Che cosa prevedere per il secondo punteggio test Cosa pensi che la tua insegnante di prevedere per il prossimo punteggio test Cosa pensi che i tuoi amici potrebbero prevedere per il prossimo punteggio test Cosa pensi che i tuoi genitori potrebbero prevedere per il prossimo punteggio del test Indipendentemente tutto il blabbing si potrebbe fare ai tuoi amici e genitori, e il vostro insegnante è molto probabile che si aspettano di ottenere qualcosa nella zona del 85 che avete appena ottenuto. Bene, ora lascia supporre che, nonostante la vostra auto-promozione per i tuoi amici, ti sopravvalutare se stessi e capire che si può studiare meno per la seconda prova e così si ottiene un 73. Ora, che sono tutti di interessati e indifferente andare a anticipare avrete sulla vostra terza prova ci sono due approcci molto probabili per loro di sviluppare una stima indipendentemente dal fatto che condivideranno con voi. Essi possono dire a se stessi, quotThis ragazzo è sempre soffia il fumo delle sue intelligenza. Hes andando ad ottenere un altro 73 se hes fortuna. Forse i genitori cercano di essere più solidali e dire, quotWell, finora youve acquistasti un 85 e un 73, quindi forse si dovrebbe capire su come ottenere circa una (85 73) 2 79. Non so, forse se l'avete fatto meno festa e werent scodinzolante la donnola tutto il luogo e se hai iniziato a fare molto di più lo studio si potrebbe ottenere una maggiore score. quot Entrambe queste stime sono in realtà in movimento le previsioni medie. Il primo sta usando solo il tuo punteggio più recente di prevedere le prestazioni future. Questo si chiama una previsione media mobile utilizzando uno periodo di dati. Il secondo è anche una previsione media mobile ma utilizzando due periodi di dati. Lascia supporre che tutte queste persone busting sulla vostra grande mente hanno sorta di voi incazzato e si decide di fare bene sulla terza prova per le proprie ragioni e di mettere un punteggio più alto di fronte al vostro quotalliesquot. Si prende il test e il punteggio è in realtà un 89 Tutti, compreso te stesso, è impressionato. Così ora avete la prova finale del semestre in arrivo e come al solito si sente il bisogno di pungolare tutti a fare le loro previsioni su come youll fare l'ultimo test. Beh, speriamo che si vede il motivo. Ora, si spera si può vedere il modello. Quale credi sia la più accurata Whistle mentre lavoriamo. Ora torniamo alla nostra nuova impresa di pulizie ha iniziato dal sorellastra estraniato chiamato Whistle mentre lavoriamo. Hai alcuni dati di vendita del passato rappresentata dalla sezione seguente da un foglio di calcolo. Per prima cosa presentiamo i dati per un periodo di tre movimento previsione media. La voce per cella C6 dovrebbe essere Ora è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C7-C11. Si noti come le mosse medi durante il più recente dei dati storici, ma utilizza esattamente i tre periodi più recenti disponibili per ogni previsione. Si dovrebbe anche notare che noi non veramente bisogno di fare le previsioni per i periodi precedenti al fine di sviluppare la nostra più recente previsione. Questo è sicuramente diverso dal modello di livellamento esponenziale. Ive ha incluso il predictionsquot quotpast perché li useremo nella pagina web successiva per misurare la previsione di validità. Ora voglio presentare i risultati analoghi per un periodo di movimento previsione media di due. La voce per cella C5 dovrebbe essere Ora è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C6-C11. Notate come ora solo i due più recenti pezzi di dati storici sono utilizzati per ogni previsione. Ancora una volta ho incluso il predictionsquot quotpast a scopo illustrativo e per un uso successivo nella convalida del tempo. Alcune altre cose che sono importanti per notare. Per un periodo di m-movimento previsione media solo il m valori dei dati più recenti sono usati per fare la previsione. Nient'altro è necessario. Per un periodo di m-movimento previsione media, quando si effettua predictionsquot quotpast, si noti che la prima previsione si verifica nel periodo m 1. Entrambi questi aspetti sarà molto significativo quando sviluppiamo il nostro codice. Sviluppare la Moving Average funzione. Ora abbiamo bisogno di sviluppare il codice per la previsione media mobile che può essere utilizzato in modo più flessibile. Il codice segue. Si noti che gli ingressi sono per il numero di periodi che si desidera utilizzare nella previsione e la matrice dei valori storici. È possibile memorizzare in qualsiasi cartella di lavoro che si desidera. Media mobile Funzione (storici, NumberOfPeriods) As Single Dichiarazione e inizializzazione delle variabili ARTICOLO Dim come variante Dim contatore come Integer Dim accumulo As Single Dim HistoricalSize come numero intero inizializzazione delle variabili contatore 1 Accumulo 0 Determinazione della dimensione della matrice storica HistoricalSize Historical. Count per il contatore 1 Per NumberOfPeriods accumulare il numero appropriato di più recenti valori precedentemente osservati accumulo accumulazione storica (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) media mobile accumulo NumberOfPeriods il codice verrà spiegato in classe. Si desidera posizionare la funzione sul foglio in modo che il risultato del calcolo appare dove dovrebbe come la media media following. moving dei dati di serie temporali (osservazioni equidistanti nel tempo) di diversi periodi consecutivi. Chiamato in movimento perché è continuamente ricalcolato come rendono disponibili nuovi dati, si procede facendo cadere il primo valore e aggiungendo il valore più recente. Ad esempio, la media mobile delle vendite di sei mesi può essere calcolata prendendo la media delle vendite da gennaio a giugno, poi la media delle vendite da febbraio a luglio, poi di marzo ad agosto, e così via. Medie mobili (1) ridurre l'effetto delle variazioni temporanee dei dati, (2) migliorare l'adattamento dei dati ad una linea (un processo chiamato smoothing) che mostra l'andamento dati più chiaramente, e (3) evidenziare qualsiasi valore sopra o sotto la tendenza. Se si sta calcolando qualcosa con molto elevata varianza il meglio che si può essere in grado di fare è capire la media mobile. Volevo sapere che cosa la media mobile era dei dati, quindi vorrei avere una migliore comprensione di come stavamo facendo. Quando si sta cercando di capire alcuni numeri che cambiano spesso il meglio che puoi fare è calcolare la media mobile approccio più semplice. La sarebbe di prendere la media di gennaio a marzo e l'uso che per stimare le vendite April8217s: (129 134 122) 3 128,333 Quindi, in base alle vendite di gennaio a marzo, si prevedono che le vendite nel mese di aprile saranno 128.333. Una volta April8217s vendite effettive sono disponibili in, si dovrebbe quindi calcolare il tempo per maggio, questa volta usando febbraio ad aprile. Si deve essere coerente con il numero di periodi che si utilizzano per spostare la previsione media. Il numero di periodi di utilizzare nel vostro movimento previsioni medie sono arbitrari si possono utilizzare solo due periodi, o cinque o sei periodi di quello che desiderate per generare le previsioni. L'approccio di cui sopra è una media mobile semplice. A volte, le vendite months8217 più recenti possono essere influenzatori forti delle vendite month8217s prossimi, così si vuole dare i mesi più vicine più peso nel vostro modello di previsione. Si tratta di una media mobile ponderata. E proprio come il numero di periodi, i pesi assegnati sono puramente arbitraria. Let8217s dicono che si voleva dare le vendite March8217s 50 peso, February8217s 30 di peso, e January8217s 20. Allora la vostra previsione per aprile saranno 127.000 (122.50) (134,30) (129,20) 127. Limitazioni di Moving Metodi media Le medie mobili sono considerati una tecnica 8220smoothing8221 previsione. Perché you8217re prendendo una media nel corso del tempo, si sta ammorbidendo (o appianare) gli effetti di eventi irregolari all'interno dei dati. Di conseguenza, gli effetti della stagionalità, cicli economici, e altri eventi casuali possono aumentare drammaticamente errore di previsione. Date un'occhiata a un pieno year8217s vale la pena di dati e confronta i media mobile a 3 epoca e un 5-periodo di media mobile: Si noti che in questo caso che io non ho creato le previsioni, ma piuttosto centrato le medie mobili. La prima media mobile a 3 mesi è per febbraio, e it8217s la media di gennaio, febbraio e marzo. Ho anche fatto simile per la media di 5 mesi. Ora date un'occhiata alla seguente tabella: Che cosa si vede non è il mobile a tre mesi della serie media molto più agevole rispetto alla serie di vendita effettivo E per quanto riguarda il movimento di cinque mesi It8217s media anche più uniformi. Quindi, i più periodi che si utilizzano nella vostra media mobile, il più agevole la vostra serie tempo. Quindi, per la previsione, una media mobile semplice non può essere il metodo più accurato. Spostamento metodi medio Sei rivelarsi molto prezioso quando you8217re si cerca di estrarre i componenti stagionali, irregolari, e cicliche di una serie storica per ulteriori metodi di previsione avanzate, come la regressione e ARIMA, e l'utilizzo di medie mobili in decomposizione di una serie tempo sarà affrontato più avanti nella serie. Determinare la precisione di un modello a media mobile In generale, si vuole un metodo di previsione che ha il minimo errore tra i risultati effettivi e previsti. Una delle misure più comuni di accuratezza delle previsioni è la deviazione assoluta media (MAD). In questo approccio, per ogni periodo della serie tempo per il quale è stata generata una previsione, si prende il valore assoluto della differenza tra quella period8217s valori effettivi e previsti (la deviazione). Poi si calcola la media quelle deviazioni assolute e si ottiene una misura di MAD. MAD può essere utile per decidere il numero di periodi che si media, Andor la quantità di peso si posiziona su ogni periodo. In genere, si sceglie quello che provoca la MAD più basso. Here8217s un esempio di come MAD è calcolato: MAD è semplicemente la media di 8, 1 e 3. medie mobili: Recap Quando si utilizzano le medie mobili per la previsione, ricordate: Le medie mobili possono essere semplici o ponderati Il numero di periodi che si utilizza per la vostra media e qualsiasi pesi assegnati a ciascuna sono strettamente arbitraria medie mobili appianare i modelli irregolari nei dati di serie temporali più grande è il numero di periodi utilizzati per ogni punto di dati, maggiore è l'effetto levigante a causa di lisciatura, previsione prossimi vendite month8217s sulla base del la maggior parte delle recenti vendite pochi month8217s possono provocare grandi deviazioni a causa della stagionalità, ciclico, e modelli irregolari nei dati e la capacità di livellamento di un metodo di media mobile può essere utile in decomposizione di una serie di tempo per ulteriori metodi di previsione avanzati. La prossima settimana: livellamento esponenziale Nei prossimi week8217s meteo Venerdì. si discuterà metodi di livellamento esponenziale, e vedrete che possano essere di gran lunga superiore a spostare i metodi di previsione media. Ancora don8217t sapere perché i nostri post del tempo venerdì appaiono il Giovedi Trova fuori a: tinyurl26cm6ma Ti piace questa: Messaggio di navigazione Lascia un commento Cancella risposta ho avuto 2 domande: 1) È possibile utilizzare l'approccio MA centrato per prevedere o anche solo per la rimozione di stagionalità 2) Quando si utilizza il semplice t (t-1t-2t-k) k mA per prevedere un prossimo futuro, è possibile fare previsioni più di 1 periodo a venire Credo che allora il tempo sarebbe stato uno dei punti di alimentazione nel successivo. Grazie. Amore informazioni e le vostre explanantions I8217m contento che ti piace il blog I8217m sicuro molti analisti hanno usato l'approccio MA centrato per la previsione, ma io personalmente non lo farei, dal momento che i risultati approccio in una perdita di osservazioni ad entrambe le estremità. Questo in realtà poi si riallaccia la seconda domanda. Generalmente, semplice MA viene utilizzato per prevedere un solo periodo avanti, ma molti analisti 8211 e troppo volte 8211 I utilizzerà il uniperiodale avanti previsione come uno degli ingressi al secondo periodi in avanti. It8217s importante ricordare che il più avanti nel futuro si tenta di prevedere, maggiore è il rischio di errori di previsione. Questo è il motivo per cui non consiglio MA centrato di previsione 8211 la perdita di osservazioni alla fine significa dover fare affidamento sulle previsioni per le osservazioni persi, così come il periodo di (s) in avanti, per cui vi è maggiore probabilità di errore di previsione. Lettori: you8217re invitati a pesare su questo. Hai qualche idea o suggerimento su questa Brian, grazie per il vostro commento ei vostri complimenti per il blog bella iniziativa e bella spiegazione. It8217s davvero utile. Ho previsione personalizzati circuiti stampati per un cliente che non riconoscono alcuna previsione. Ho usato la media mobile, tuttavia non è molto preciso come l'industria può andare su e giù. Vediamo verso metà estate fino alla fine dell'anno che pcb8217s spedizione è in su. Poi vediamo all'inizio dell'anno rallenta fino in fondo. Come posso essere più preciso con il mio dati Katrina, da quello che mi hai detto, sembra le vendite di circuiti stampati hanno una componente stagionale. Io rivolgo stagionalità in alcuni degli altri posti del tempo venerdì. Un altro approccio è possibile utilizzare, che è abbastanza facile, è l'algoritmo di Holt-Winters, che tiene conto della stagionalità. È possibile trovare una buona spiegazione di qui. Assicurati di determinare se i modelli stagionali sono moltiplicativo o additivo, perché l'algoritmo è leggermente diverso per ciascuno. Se si traccia i dati mensili di qualche anno e vedere che le variazioni stagionali agli stessi orari di anni sembrano essere anno costante nel corso dell'anno, poi la stagionalità è additivo se le variazioni stagionali nel tempo sembrano essere in aumento, allora la stagionalità è moltiplicativo. La maggior parte delle serie temporali di stagione sarà moltiplicativo. In caso di dubbio, assumere moltiplicativo. Buona fortuna Hi there, tra quelli metodo:. Previsione Nave. Aggiornamento della media. Media mobile di lunghezza k. In entrambi i casi ponderata media mobile di k lunghezza o esponenziale Quale uno di quei modelli aggiornamento Sei mi consiglia di utilizzare per prevedere i dati per me, sto pensando di media mobile. Ma io don8217t so come mettere in chiaro e strutturato In realtà dipende la quantità e la qualità dei dati che avete e il vostro orizzonte di previsione (a lungo termine, a medio termine, oa breve termine)
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