Vorhersage von Smoothing Techniques. This Website ist ein Teil der JavaScript-E-Labs Lernobjekte für die Entscheidungsfindung Andere JavaScript in dieser Serie sind unter verschiedenen Anwendungsbereichen im MENU-Bereich auf dieser Seite kategorisiert. Eine Zeitreihe ist eine Abfolge von Beobachtungen, die Sind in der Zeit geordnet Inhärent in der Sammlung von Daten über die Zeit genommen ist irgendeine Form von zufälligen Variation Es gibt Methoden zur Verringerung der Streichung der Wirkung durch zufällige Variation Weit verbreitete Techniken sind Glättung Diese Techniken, wenn richtig angewendet, zeigt deutlicher die zugrunde liegenden Trends. Geben Sie die Zeitreihe Row-weise in der Reihenfolge, beginnend von der linken oberen Ecke und den Parameter s, dann klicken Sie auf die Schaltfläche Berechnen, um eine Periode-voraus Prognose zu erhalten. Blank-Boxen sind nicht in den Berechnungen enthalten, aber Nullen sind. Wenn Sie Ihre Daten eingeben, um von Zelle zu Zelle in der Datenmatrix zu wechseln, verwenden Sie die Tabulatortaste nicht Pfeil oder geben Sie die Tasten ein. Features der Zeitreihen, die durch die Prüfung des Graphen mit den prognostizierten Werten und das Residualverhalten, die Bedingungsvorhersage aufgezeigt werden könnten Modellierung. Moving Averages Moving Mittelwerte gehören zu den beliebtesten Techniken für die Vorverarbeitung von Zeitreihen Sie werden verwendet, um zufällige weiße Rauschen aus den Daten zu filtern, um die Zeitreihe glatter oder sogar zu betonen, bestimmte Informationen Komponenten in der Zeitreihe enthalten. Exponential Glättung Dies ist ein sehr populäres Schema, um eine geglättete Zeitreihe zu produzieren, während bei fortlaufenden Beobachtungen die bisherigen Beobachtungen gleich gewichtet werden. Exponentielle Glättung weist exponentiell abnehmende Gewichte zu, wenn die Beobachtung älter wird. Mit anderen Worten, die jüngsten Beobachtungen werden bei der Prognose relativ viel mehr gegeben als die Ältere Beobachtungen Doppelte Exponentialglättung ist besser bei der Handhabung von Trends Triple Exponential Die Glättung ist bei der Handhabung von Parabeltrends besser. Ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt mit einer Glättungskonstante entspricht etwa einem einfachen gleitenden Durchschnitt der Länge, dh der Periode n, wobei a und n verwandt sind Es wäre beispielsweise ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt mit einer Glättungskonstante gleich 0 1 etwa einem 19-Tage-Gleitender Durchschnitt und ein 40-tägiger einfacher gleitender Durchschnitt würde grob entsprechen. Deutsch:. Englisch: v3.espacenet. com/textdoc? DB = EPODOC & ... PN = Zu einem exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt mit einer Glättungskonstante gleich 0 04878.Holt s Lineare exponentielle Glättung Angenommen, die Zeitreihe ist nicht saisonal, aber zeigt Trend an Holt s Methode schätzt sowohl das aktuelle Niveau als auch den aktuellen Trend. Notice, dass die einfache Gleitender Durchschnitt ist ein spezieller Fall der exponentiellen Glättung, indem man die Periode des gleitenden Mittels auf den ganzzahligen Teil von 2-Alpha Alpha setzt. Für die meisten Geschäftsdaten ist ein Alpha-Parameter kleiner als 0 40 oft wirksam. Jedoch kann man eine Gittersuche durchführen Der Parameterraum, mit 0 1 bis 0 9, mit Inkrementen von 0 1 Dann hat das beste Alpha den kleinsten Mean Absolute Error MA Error. How, um mehrere Glättungsmethoden zu vergleichen Obwohl es numerische Indikatoren für die Beurteilung der Genauigkeit der Prognosetechnik gibt, Der grösste Ansatz besteht darin, den visuellen Vergleich mehrerer Prognosen zu nutzen, um ihre Genauigkeit zu beurteilen und unter den verschiedenen Prognosemethoden zu wählen. In diesem Ansatz muss man zB mit Excel auf demselben Graphen die ursprünglichen Werte einer Zeitreihenvariablen und der vorhergesagten Werte ausführen Mehrere verschiedene Prognosemethoden, so erleichtert ein visueller Vergleich. Sie können die Verwendung der Vergangenheit Prognosen durch Glättung Techniken JavaScript, um die Vergangenheit Prognose Werte auf Glättung Techniken, die nur einzelne Parameter Holt verwenden und Winters Methoden verwenden zwei und drei Parameter, Daher ist es keine leichte Aufgabe, die optimalen oder sogar nahezu optimalen Werte durch Versuche und Fehler für die Parameter auszuwählen. Die einzelne exponentielle Glättung unterstreicht die Kurzstreckenperspektive, die sie auf die letzte Beobachtung setzt und auf der Bedingung basiert Dass es keinen Trend gibt Die lineare Regression, die zu einer kleinsten Quadrate Linie zu den historischen Daten oder verwandelten historischen Daten passt, stellt die lange Reichweite dar, die auf dem Grundtendenz beruht Holt s lineare exponentielle Glättung erfasst Informationen über den letzten Trend Die Parameter in Holt S-Modell ist Ebenen-Parameter, die verringert werden sollte, wenn die Menge der Daten-Variation ist groß, und Trends-Parameter sollte erhöht werden, wenn die jüngsten Trend Richtung wird durch die Kausal einige Faktoren unterstützt. Kurzfrist Vorhersage Beachten Sie, dass jedes JavaScript auf dieser Seite Bietet eine einstufige Vorhersage Um eine zweistufige Prognose zu erhalten, fügen Sie einfach den prognostizierten Wert dem Ende von Ihnen Zeitreihen-Daten hinzu und klicken Sie dann auf dieselbe Schaltfläche Berechnen. Sie können diesen Vorgang für ein paar Mal wiederholen Erhalten die notwendigen kurzfristigen prognosen. Smoothing Daten entfernt zufällige Variation und zeigt Trends und zyklische Komponenten. Inherent in der Sammlung von Daten im Laufe der Zeit genommen ist eine Form von zufälligen Variation Es gibt Methoden zur Verringerung der Streichung der Wirkung durch zufällige Variation Ein oft In der Industrie ist die Glättung Diese Technik, wenn richtig angewendet, zeigt deutlich die zugrunde liegenden Trend, saisonale und zyklische Komponenten. Es gibt zwei verschiedene Gruppen von Glättung Methoden. Averaging Methoden. Exponential Glättung Methoden. Taking Durchschnitte ist der einfachste Weg zu glätten Data. We wird zunächst einige Mittelungsmethoden untersuchen, wie der einfache Durchschnitt aller vergangenen Daten. Ein Manager eines Lagers will wissen, wie viel ein typischer Lieferant in 1000 Dollar-Einheiten liefert Er nimmt eine Probe von 12 Lieferanten, zufällig, Erhalten die folgenden Ergebnisse. Die berechneten Mittelwert oder Durchschnitt der Daten 10 Der Manager beschließt, dies als die Schätzung für den Aufwand eines typischen Lieferanten verwenden. Ist dies eine gute oder schlechte Schätzung. Mean quadratischen Fehler ist ein Weg, um zu beurteilen, wie gut ein Modell Ist. Wir berechnen den mittleren quadratischen Fehler. Der Fehler wahren Betrag ausgegeben, abzüglich der geschätzten Betrag. Der Fehler quadriert ist der Fehler oben, quadriert. Die SSE ist die Summe der quadratischen Fehler. Die MSE ist der Mittelwert der quadratischen Fehler. MSE Ergebnisse zum Beispiel. Die Ergebnisse sind Fehler und Squared Errors. Die Schätzung 10.Die Frage stellt sich, können wir das Mittel, um Einkommen zu prognostizieren, wenn wir einen Trend vermuten Ein Blick auf die Grafik unten zeigt deutlich, dass wir dies nicht tun sollten. Wert wiegt Alle vergangenen Beobachtungen gleichmäßig. Zusammenfassend sagen wir, dass der einfache Durchschnitt oder Mittel aller vergangenen Beobachtungen nur eine nützliche Schätzung für die Prognose ist, wenn es keine Trends gibt Wenn es Trends gibt, verwenden Sie verschiedene Schätzungen, die den Trend berücksichtigen Wiegt der Durchschnitt der Werte 3, 4, 5 ist 4 Wir wissen natürlich, dass ein Durchschnitt berechnet wird, indem man alle Werte addiert und die Summe durch die Anzahl der Werte dividiert. Eine andere Art der Berechnung der Durchschnitt ist durch Addition jedes Wertes geteilt durch die Anzahl der Werte, oder 3 3 4 3 5 3 1 1 3333 1 6667 4.Der Multiplikator 1 3 heißt das Gewicht Im Allgemeinen. Bar frac sum links frac rechts x1 links frac rechts x2,,, links frac rechts xn. Die linke frac rechts sind die gewichte und natürlich sie Summe zu 1.Moving Durchschnitt - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. As an SMA Beispiel, betrachten eine Sicherheit mit den folgenden Schlusskursen über 15 Tage. Week 1 5 Tage 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 Tage 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 Tage 28, 30 , 27, 29, 28. Eine 10-tägige MA würde die Schlusskurse für die ersten 10 Tage als den ersten Datenpunkt ausgleichen. Der nächste Datenpunkt würde den frühesten Preis fallen lassen, den Preis am Tag 11 addieren und den Durchschnitt nehmen So weiter wie unten gezeigt. As früher erwähnt, MAs Verzögerung aktuelle Preis-Aktion, weil sie auf vergangene Preise basieren, je länger die Zeit für die MA, desto größer die Lag So ein 200-Tage-MA wird eine viel größere Verzögerung als haben Ein 20-Tage-MA, weil es Preise für die letzten 200 Tage enthält Die Länge der MA zu verwenden hängt von den Handelszielen, mit kürzeren MAs für kurzfristige Handel und längerfristige MAs mehr geeignet für langfristige Investoren Die 200 - Tag MA ist weithin gefolgt von Investoren und Händlern, mit Pausen über und unter diesem gleitenden Durchschnitt als wichtige Handelssignale. MAs auch vermitteln wichtige Handelssignale auf eigene Faust, oder wenn zwei Durchschnitte überkreuzen Eine steigende MA zeigt, dass die Sicherheit ist In einem Aufwärtstrend, während ein abnehmender MA anzeigt, dass es sich in einem Abwärtstrend befindet. Ähnlich wird der Aufwärtsimpuls mit einem bullish Crossover bestätigt, der auftritt, wenn ein kurzfristiger MA über einen längerfristigen MA-Abwärtsimpuls mit einem bärigen Crossover, der auftritt, bestätigt wird Wenn eine kurzfristige MA unterhalb eines längerfristigen MA übergeht.
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