المرجح الحركة من المتوسط التنبؤ - باور بوينت

ما هو الفرق بين المتوسط ​​المتحرك والمتوسط ​​المتحرك المرجح سيتم حساب المتوسط ​​المتحرك لمدة 5 سنوات استنادا إلى الأسعار أعلاه باستخدام المعادلة التالية: استنادا إلى المعادلة أعلاه، كان متوسط ​​السعر خلال الفترة المذكورة أعلاه 90.66. إن استخدام المتوسطات المتحركة هو طريقة فعالة للقضاء على تقلبات الأسعار القوية. والقيود الرئيسية هي أن نقاط البيانات من البيانات القديمة لا ترجح أي اختلاف عن نقاط البيانات بالقرب من بداية مجموعة البيانات. هذا هو المكان حيث تتحرك المتوسطات المرجحة في اللعب. وتحدد المتوسطات المرجحة ترجيح أثقل لنقاط بيانات أكثر حداثة لأنها أكثر صلة من نقاط البيانات في الماضي البعيد. وينبغي أن يزيد مجموع الترجيح إلى 1 (أو 100). وفي حالة المتوسط ​​المتحرك البسيط، يتم توزيع الأوزان بالتساوي، وهذا هو السبب في عدم ظهورها في الجدول أعلاه. سعر اإلغالق للمتوسط ​​املتوسط ملتوسط بيانات السلسلة الزمنية) مالحظات متباعدة بالتساوي يف الوقت (من عدة فترات متتالية. ويدعى الانتقال لأنه تتم إعادة تكراره باستمرار مع توفر بيانات جديدة، فإنه يتقدم بإسقاط القيمة الأولى وإضافة القيمة الأحدث. على سبيل المثال، يمكن حساب المتوسط ​​المتحرك للمبيعات لمدة ستة أشهر عن طريق أخذ متوسط ​​المبيعات من يناير إلى يونيو، ثم متوسط ​​المبيعات من فبراير إلى يوليو، ثم من مارس إلى أغسطس، وهلم جرا. المتوسطات المتحركة (1) تقلل من تأثير الاختلافات المؤقتة في البيانات، (2) تحسين ملاءمة البيانات إلى خط (عملية تسمى التجانس) لإظهار اتجاه دتس بشكل أكثر وضوحا، و (3) تسليط الضوء على أي قيمة أعلى أو أقل من الاتجاه. إذا كنت تحسب شيئا مع تباين عالية جدا أفضل قد تكون قادرة على القيام به هو معرفة المتوسط ​​المتحرك. أردت أن أعرف ما هو المتوسط ​​المتحرك للبيانات، لذلك كان لدي فهم أفضل لكيفية القيام به. عندما كنت تحاول معرفة بعض الأرقام التي تتغير في كثير من الأحيان أفضل ما يمكن القيام به هو حساب المتوسط ​​المتحرك. MAVING أفيراجيس والتمثيلية العفوية فريدة ديهكوردي-فاكيل. عرض حول موضوع: تحريك الأفيون والتدبير السلبي فريدة ديهكوردي-فاكيل. نص العرض التقديمي: 2 مقدمة يقدم هذا الفصل نماذج قابلة للتطبيق على بيانات السلاسل الزمنية مع البيانات الموسمية أو الاتجاهية أو كل من البيانات الموسمية والاتجاهية والبيانات الثابتة. ويمكن تصنيف طرق التنبؤ التي تمت مناقشتها في هذا الفصل على النحو التالي: أساليب المتوسط. ملاحظات مرجحة بالتساوي الأسي أساليب التمهيد. مجموعة غير متساوية من الأوزان للبيانات السابقة، حيث الأوزان تسوس أضعافا مضاعفة من الأحدث إلى نقاط البيانات الأكثر بعدا. تتطلب جميع الطرق في هذه المجموعة تحديد بعض المعلمات. وتحدد هذه المعلمات (مع قيم بين 0 و 1) الأوزان غير المتساوية التي ستطبق على البيانات السابقة. 3 مقدمة أساليب المتوسط ​​إذا تم إنشاء سلسلة زمنية بواسطة عملية ثابتة خاضعة لخطأ عشوائي، يعني ذلك إحصائية مفيدة ويمكن استخدامها كتنبؤات للفترة المقبلة. وتعتبر أساليب المتوسط ​​مناسبة لبيانات السلاسل الزمنية الثابتة حيث تكون السلسلة في حالة توازن حول قيمة ثابتة (المتوسط ​​الأساسي) مع تباين ثابت مع مرور الوقت. 4 مقدمة طرق التجانس الأسي أبسط طريقة تمهيد الأسية هي طريقة التمهيد المفرد (سيس) حيث لا بد من تقدير معلمة واحدة فقط. تستخدم طريقة هولتس معلمتين مختلفتين وتسمح بالتنبؤ بالسلسلة مع الاتجاه. تشتمل طريقة هولت-وينترس على ثلاثة معايير لتلطيف البيانات، والاتجاه، والمؤشر الموسمي. 5 طرق المتوسط ​​المتوسط ​​يستخدم متوسط ​​جميع البيانات التاريخية كتوقعات عندما تصبح البيانات الجديدة متاحة، فإن التنبؤ بالوقت t2 هو المتوسط ​​الجديد بما في ذلك البيانات التي تمت ملاحظتها سابقا بالإضافة إلى هذه الملاحظة الجديدة. وهذه الطريقة مناسبة عندما لا يكون هناك اتجاه ملحوظ أو موسمية. 6 أساليب المتوسط ​​المتوسط ​​المتحرك للفترة الزمنية t هو متوسط ​​الملاحظات الأخيرة k. ويحدد العدد الثابت k في البداية. وكلما كان العدد أصغر k، يعطى الوزن الأكبر للفترات الأخيرة. وكلما زاد عدد k، يتم إعطاء وزن أقل لفترات أكثر حداثة. 7 المتوسطات المتحركة K كبير مرغوب فيه عندما تكون هناك تقلبات واسعة وغير متكررة في السلسلة. K صغير هو الأكثر مرغوب فيه عندما يكون هناك تحولات مفاجئة في مستوى السلسلة. أما بالنسبة للبيانات ربع السنوية، فإن المتوسط ​​المتحرك رباعي السنوات، ما (4)، يلغي أو يسجل تأثيرات موسمية. 8 المتوسطات المتحركة للبيانات الشهرية، المتوسط ​​المتحرك لمدة 12 شهرا، ما (12)، والقضاء أو المتوسطات من تأثير موسمي. يتم تعيين أوزان متساوية لكل ملاحظة مستخدمة في المتوسط. يتم تضمين كل نقطة بيانات جديدة في المتوسط ​​عند توفرها، ويتم تجاهل أقدم نقطة بيانات. 9 المتوسطات المتحركة A المتوسط ​​المتحرك للنظام k، ما (k) هو قيمة k الملاحظات المتتالية. K هو عدد المصطلحات في المتوسط ​​المتحرك. ولا يعالج نموذج المتوسط ​​المتحرك الاتجاه أو الموسمية بشكل جيد جدا، على الرغم من أنه يمكن أن يحقق أفضل من المتوسط ​​الإجمالي. 10 مثال: مبيعات المتجر الأسبوعي تستخدم أرقام المبيعات الأسبوعية (بملايين الدولارات) المعروضة في الجدول التالي من قبل متجر رئيسي لتحديد الحاجة إلى موظفي المبيعات المؤقتين. 12 استخدم المتوسط ​​المتحرك لمدة ثلاثة أسابيع (k3) لمبيعات المتاجر للتنبؤ بالأسبوعين 24 و 26. الخطأ المتوقع هو 15 طريقة التمدد الأسي توفر هذه الطريقة متوسط ​​متحرك مرجح أضعافا مضاعفة لجميع القيم التي تمت ملاحظتها سابقا. مناسبة للبيانات التي لا يمكن التنبؤ بها الاتجاه التصاعدي أو الهبوطي. والهدف من ذلك هو تقدير المستوى الحالي واستخدامه كتنبؤ بالقيمة المستقبلية. 16 بسيطة الأسية طريقة تمهيد رسميا، ومعادلة تمهيد الأسي المتوقع للفترة المقبلة. تمهيد ثابت. t t القيمة الملاحظة للسلسلة في الفترة t. التوقعات القديمة للفترة t. ويستند التنبؤ F1 على ترجيح الملاحظة الأخيرة يت مع الوزن والوزن أحدث توقعات F ر مع وزن 1- 17 بسيطة الأسية طريقة التمهيد ويمكن ملاحظة الآثار المترتبة على تمهيد الأسي على نحو أفضل إذا تم توسيع المعادلة السابقة عن طريق استبدال F t بمكوناته على النحو التالي: 18 طريقة التمدد الأسي البسيط إذا تكررت عملية الاستبدال هذه باستبدال F t-1 بمكوناته، F t-2 بمكوناته، وهكذا فإن النتيجة هي: لذلك، F t1 هو المتوسط ​​المتحرك المرجح لجميع الملاحظات السابقة. 19 طريقة التمدد الأسي البسيط يوضح الجدول التالي الأوزان المخصصة للمراقبة السابقة ل 0،2،4،6،0،8،0،20 20 طريقة التمدد الأسي البسيط توضح معادلة التمهيد الأسي المعاد كتابتها في الشكل التالي توضيح دور عامل الترجيح. توقعات التماسك الأسي هي التوقعات القديمة بالإضافة إلى تعديل للخطأ الذي حدث في آخر توقعات. 21 بسيطة الأسية طريقة تمهيد يجب أن تكون قيمة تجانس ثابت بين 0 و 1 لا يمكن أن يساوي 0 أو 1. إذا كان من المتوقع التنبؤات مستقرة مع تباين عشوائي ممسود ثم قيمة صغيرة من الرغبة. إذا كان المطلوب استجابة سريعة لتغيير حقيقي في نمط الرصد، قيمة كبيرة مناسبة. 22 طريقة التمهيد الأسي البسيط للتقدير، تحسب التنبؤات على قدم المساواة 1، 2، .3،، .9 ويحسب مجموع خطأ التنبؤ المربعة لكل منهما. يتم اختيار قيمة مع أصغر رمز لاستخدامها في إنتاج التوقعات المستقبلية. 23 بسيطة الأسية طريقة تجانس لبدء الخوارزمية، ونحن بحاجة F 1 لأنه منذ F 1 غير معروف، يمكننا تعيين التقدير الأول يساوي الملاحظة الأولى. استخدم متوسط ​​الملاحظات الخمسة أو الستة الأولى للقيمة الأولية الملساء. (24) مثال: مؤشر ثقة المستهلكين في جامعة ميتشيغان مؤشر جامعة ميتشيغان لثقة المستهلكين في كانون الثاني / يناير 1995 - كانون الأول / ديسمبر 1996. ونحن نريد للتنبؤ مؤشر جامعة ميشيغان من ثقة المستهلك باستخدام الأسي بسيط طريقة التمهيد. 25 مثال: مؤشر جامعة ميشيغان لثقة المستهلك نظرا لعدم توفر توقعات للفترة الأولى، سنضع التقدير الأول مساويا للمراقبة الأولى. نحن نحاول 0.3، و 0.6. 26 مثال: مؤشر جامعة ميشيغان من ثقة المستهلك لاحظ التوقعات الأولى هي أول قيمة لوحظ. يتم تقييم توقعات 95 فبراير (ر 2) ومارس 95 (ر 3) على النحو التالي: 27 مثال: مؤشر جامعة ميشيغان مؤشر ثقة المستهلك رمز 2.66 ل 0.6 رمز 2.96 ل 0.3 28 هولتس تمهيد الأسي هولتس اثنين من المعلمة التمهيد الأسي الأسلوب هو امتداد للتجانس الأسي بسيط. ويضيف عامل النمو (أو عامل الاتجاه) إلى معادلة تجانس كوسيلة للتكيف لهذا الاتجاه. 29 هولتس الأسي تمهيد ثلاث معادلات واثنين من الثوابت تمهيد تستخدم في النموذج. سلسلة سلسة أضعافا أو تقدير المستوى الحالي. تقدير الاتجاه. توقعات فترات p في المستقبل. 30 هولتس الأسي التمهيد L t تقدير مستوى سلسلة في الوقت t تمهيد ثابت للبيانات. y t الملاحظة الجديدة أو القيمة الفعلية للسلسلة في الفترة t. تمهيد ثابت لتقدير الاتجاه b t تقدير منحدر السلسلة في الوقت t م فترات إلى التنبؤ بها في المستقبل. 31 هولتس الأسي تمهيد الوزن ويمكن اختياره بشكل شخصي أو عن طريق تقليل قياس الخطأ المتوقع مثل رمز. تؤدي الأوزان الكبيرة إلى تغييرات أسرع في المكون. تؤدي الأوزان الصغيرة إلى تغييرات أقل سرعة. 32 هولتس تمهيد الأسي عملية التهيئة ل هولتس الخطي الأسي التمهيد يتطلب اثنين من التقديرات: واحد للحصول على أول قيمة ممسحة ل L1 والآخر للحصول على الاتجاه b1. ويتمثل أحد البدائل في تعيين L 1 y 1 و 33 مثال: المبيعات ربع السنوية للمناشير لشركة أسم أسمبلي ويبين الجدول التالي مبيعات المناشير لشركة أسم. وهي مبيعات ربع سنوية من عام 1994 وحتى عام 2000. 34 مثال: المبيعات الفصلية للمناشير لشركة أسم. فحص عروض المؤامرات: بيانات سلسلة زمنية غير ثابتة. ويبدو أن هناك تباينا موسميا. المبيعات في الربع الأول والرابع أكبر من أرباع أخرى. 35 مثال: المبيعات الفصلية للمناشير لشركة شركة أسم تظهر مؤامرة بيانات أكمي أنه قد يكون هناك اتجاه في البيانات وبالتالي سنحاول نموذج هولتس لإنتاج التوقعات. نحتاج إلى قيمتين أوليتين القيمة الملساء الأولى ل L 1 قيمة الاتجاه الأولي b 1. سنستخدم الملاحظة الأولى لتقدير القيمة الملساء L 1، وقيمة الاتجاه الأولي b 1 0. سنستخدم 0.3 و 0.1. 37 رمز لهذا التطبيق هو: .3 و .1 رمز 155.5 أظهرت المؤامرة أيضا إمكانية التغيرات الموسمية التي تحتاج إلى التحقيق. 38 شتاء الأسي تجانس شتاء الأسي نموذج التمهيد هو التمديد الثاني لنموذج تمهيد الأسي الأساسية. يتم استخدامه للبيانات التي تظهر كلا الاتجاه والموسمية. وهو نموذج المعلمة الثلاثة التي هي امتداد لطريقة هولتس. وتعدل معادلة إضافية نموذج العنصر الموسمية. 39 شتاء التعرج الأسي المعادلات الأربعة اللازمة لطريقة التكاثر في الشتاء هي: السلسلة المموهة أضعافا مضاعفة: تقدير الاتجاه: التقدير الموسمية: 40 شتاء الأسي المتوقع تنبؤ م الفترة في المستقبل: L ر مستوى السلسلة. تمهيد ثابت للبيانات. t t الملاحظة الجديدة أو القيمة الفعلية في الفترة t. تمهيد ثابت لتقدير الاتجاه. b t تقدير الاتجاه. تمهيد ثابت لتقدير الموسمية. S t تقدير العنصر الموسمية. م عدد الفترات في فترة الرصاص المتوقعة. (عدد الفترات في الموسم) المتوقع لفترات m في المستقبل. 41 شتاء التماسك الأسي كما هو الحال مع هولتس الخطي الأسي تمهيد، الأوزان،، ويمكن اختيارها بشكل شخصي أو عن طريق تقليل قياس الخطأ المتوقع مثل رمز. كما هو الحال مع جميع أساليب التمهيد الأسي، نحن بحاجة إلى قيم أولية للمكونات لبدء الخوارزمية. لبدء الخوارزمية، يجب تعيين القيم الأولية ل L t و b b و b t المؤشرات. 42 شتاء التماسك الأسي لتحديد التقديرات الأولية للمؤشرات الموسمية، نحتاج إلى استخدام بيانات مواسم كاملة واحدة على الأقل (أي فترات s). ولذلك، نقوم بتهيئة الاتجاه والمستوى في الفترة s. إنيتياليز المستوى كما: تهيئة الاتجاه كما تهيئة المؤشرات الموسمية على النحو التالي: 43 الشتاء الأسي تمهيد سوف نقوم بتطبيق أسلوب الشتاء إلى شركة مبيعات شركة أسم. القيمة هي h.4، والقيمة ل is.1، والقيمة ل is.3. ثابت تمهيد ينعم البيانات للقضاء على العشوائية. ثابت التمهيد ينعم الاتجاه في مجموعة البيانات. 44 شتاء التجانس الأسي ينشط ثابت التجانس الموسمية في البيانات. يجب تعيين القيم الأولية للسلسلة المسطحة L t واتجاه T t والمؤشر الموسمي S t. الموسمية المضافة العنصر الموسمية في طريقة هولت-الشتاء. الموازنات الأساسية لطريقة هولتس وينترس المضافة هي: 48 موسمية إضافية القيم الأولية ل L s و b s متطابقة مع تلك الخاصة بالطريقة المضاعفة. لتهيئة المؤشرات الموسمية التي نستخدمها