Previsione lisciando Tecniche Questo sito è parte del JavaScript e-laboratori oggetti per il processo decisionale di apprendimento. Altri JavaScript in questa serie sono suddivise in diverse aree di applicazione nella sezione MENU in questa pagina. Una serie temporale è una sequenza di osservazioni che vengono ordinati nel tempo. Inerente la raccolta di dati assunto nel tempo è una forma di variazione casuale. Esistono metodi per ridurre di annullare l'effetto dovuto alla variazione casuale. Ampiamente tecniche utilizzate sono levigante. Queste tecniche, se applicato correttamente, rivela più chiaramente le tendenze di fondo. Inserire le serie storiche Riga-saggio in sequenza, a partire dall'angolo sinistro in alto, e il parametro (s), quindi fare clic sul pulsante Calcola per ottenere la previsione di un periodo avanti. caselle vuote non sono inclusi nei calcoli, ma gli zeri sono. In introdurre i dati per passare da cellula a cellula nel data-matrix utilizzare il tasto Tab non freccia o inserire le chiavi. Caratteristiche di serie temporali, che potrebbero essere rivelato esaminando il suo grafico. con i valori previsti, e il comportamento dei residui, la modellazione di previsione condizione. Medie mobili: Le medie mobili sono tra le tecniche più popolari per la pre-elaborazione delle serie storiche. Essi sono utilizzati per filtrare il rumore bianco casuale dai dati, per rendere più agevole la serie storica o anche per sottolineare alcuni componenti informativi contenuti nelle serie temporali. Esponenziale: Questo è uno schema molto popolare per la produzione di una serie storica levigata. Considerando che le medie mobili osservazioni passate hanno lo stesso peso, esponenziale assegna in modo esponenziale diminuzione pesi come l'osservazione invecchiano. In altre parole, osservazioni recenti sono date relativamente più peso nella previsione che le osservazioni più anziani. Doppia esponenziale è meglio alle tendenze di manipolazione. Triple esponenziale è meglio a gestire le tendenze parabola. Una media mobile exponenentially ponderata con una costante livellamento a. corrisponde all'incirca ad una media mobile semplice di lunghezza (cioè periodo) n, dove n e sono legati da: 2 (n1) o N (2 - a) a. Così, per esempio, una media mobile exponenentially ponderato con una lisciatura costante pari a 0,1 corrisponderebbe all'incirca ad una media mobile 19 giorni. E una media mobile semplice di 40 giorni corrisponderebbe grosso modo a una media mobile esponenziale ponderata con una costante livellamento pari a 0,04,878 mila. Holts lineare esponenziale: Supponiamo che la serie temporale è non stagionale, ma fa tendenza del display. Metodo Holts stima sia il livello attuale e la tendenza attuale. Si noti che la media mobile semplice è caso particolare di livellamento esponenziale impostando il periodo di media mobile per la parte intera di (2-Alpha) Alpha. Per la maggior parte dei dati aziendali un parametro Alpha minore di 0,40 è spesso efficace. Tuttavia, si può eseguire una ricerca a griglia dello spazio dei parametri, con 0.1 al 0.9, con incrementi di 0,1. Quindi il miglior alfa ha il più piccolo errore assoluto medio (MA errore). Come confrontare diversi metodi di lisciatura: Anche se ci sono indicatori numerici per valutare l'accuratezza della tecnica di previsione, l'approccio più ampiamente è nell'uso confronto visivo di diverse previsioni per valutare la loro accuratezza e scegliere tra i vari metodi di previsione. In questo approccio, si deve tracciare (utilizzando, ad esempio Excel) sullo stesso grafico i valori originali di una variabile serie storiche ei valori previsti di diversi metodi di previsione diversi, facilitando in tal modo un confronto visivo. È possibile, come proiettando le ipotesi precedenti, levigando Tecniche JavaScript per ottenere i valori di previsione passato in base ad smoothing tecniche che utilizzano il parametro unico singolo. Holt e Winters metodi utilizzano due e tre parametri, rispettivamente, quindi non è un compito facile per selezionare l'ottimale, o anche vicine ai valori ottimali per tentativi ed errori per i parametri. Il singolo di livellamento esponenziale sottolinea la prospettiva a corto raggio si imposta il livello di all'ultima osservazione e si basa a condizione che non vi è alcuna tendenza. La regressione lineare, che si inserisce una linea minimi quadrati ai dati storici (o dati storici trasformati), rappresenta il lungo raggio, che è condizionato sull'andamento base. Holts livellamento esponenziale lineare acquisisce informazioni sulla recente tendenza. I parametri nel modello Holts è livelli-parametro che dovrebbe essere diminuita quando la quantità di variazione dei dati è grande, e tendenze a parametro dovrebbe essere aumentato se la direzione recente tendenza è sostenuta dalla causale alcuni fattori. Previsione a breve termine: Si noti che ogni JavaScript in questa pagina fornisce una previsione one-step-avanti. Per ottenere una previsione in due fasi-avanti. è sufficiente aggiungere il valore previsto per la fine di voi dati di serie temporali e quindi fare clic sullo stesso pulsante Calcola. Si può ripetere questo processo per un paio di volte al fine di ottenere la necessaria a breve termine forecasts. MPR2 - la previsione della domanda Un tipo di previsione che utilizza le associazioni causa-effetto per prevedere e spiegare le relazioni tra le variabili indipendenti e dipendenti. Un esempio di un modello causale è un modello econometrico utilizzato per spiegare la domanda di case in costruzione a base di base di consumatori, i tassi di interesse, i redditi personali, e la disponibilità di terreno. CPFR (Collaborative Planning, Forecasting amp Replenishment) Un processo di collaborazione in cui i partner commerciali della catena di fornitura possono pianificare congiuntamente attività chiave della supply chain dalla produzione e la fornitura di materie prime per la produzione e la consegna dei prodotti finali ai clienti finali. La collaborazione comprende la pianificazione aziendale, previsioni di vendita, e tutte le operazioni necessarie per ricostituire le materie prime e prodotti finiti goods. Smoothing dati rimuove variazione casuale e tendenze spettacoli e componenti cicliche inerenti alla raccolta dei dati presi nel corso del tempo è una qualche forma di variazione casuale. Esistono metodi per ridurre di annullare l'effetto dovuto alla variazione casuale. Una tecnica spesso utilizzata nel settore è levigante. Questa tecnica, se applicato correttamente, rivela più chiaramente la tendenza di fondo, stagionale e componenti cicliche. Ci sono due gruppi distinti di metodi di lisciatura Averaging Metodi esponenziali metodi di lisciatura medie prendere è il modo più semplice per lisciare i dati Per prima cosa studiare alcuni metodi di calcolo della media, come ad esempio la media semplice di tutti i dati passati. Un gestore di un magazzino vuole sapere quanto un fornitore tipico offre in 1000 unità in dollari. Heshe prende un campione di 12 fornitori, in modo casuale, ottenendo i seguenti risultati: La media calcolata o media dei dati 10. Il gestore decide di utilizzare questo come la stima delle spese di un fornitore tipico. Si tratta di una stima buona o cattiva quadratico medio errore è un modo per giudicare come un buon modello è Dobbiamo calcolare l'errore quadratico medio. Il vero errore importo speso meno l'importo stimato. L'errore al quadrato è l'errore di cui sopra, al quadrato. Il SSE è la somma degli errori quadratici. Il MSE è la media degli errori quadratici. MSE risulta per esempio I risultati sono: Error e errori al quadrato La stima 10 si pone la domanda: possiamo usare il mezzo per prevedere reddito se abbiamo il sospetto un trend Uno sguardo al grafico qui sotto mostra chiaramente che non dovremmo farlo. Media pesa tutte le osservazioni passate altrettanto In sintesi, si precisa che la media semplice o media di tutte le osservazioni del passato è solo una stima utile per la previsione quando non ci sono le tendenze. Se ci sono tendenze, utilizzare diverse stime che tengono il trend in considerazione. La media pesa tutte le osservazioni del passato allo stesso modo. Ad esempio, la media dei valori 3, 4, 5 è 4. Sappiamo, naturalmente, che in media è calcolata sommando tutti i valori e dividendo la somma per il numero di valori. Un altro modo di calcolare la media è aggiungendo ogni valore diviso per il numero di valori, o 33 43 53 1 1,3333 1,6667 4. Il moltiplicatore 13 è chiamato il peso. In generale: bar sum frac sinistra (frac destra) x1 sinistra (frac destra) x2,. ,, A sinistra (frac destra) xn. L'(a sinistra (frac destra)) sono i pesi e, ovviamente, si sommano a 1. L'approccio più semplice sarebbe quella 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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