Proste przechodzenie do średniej Problemy z używaniem prostej średniej ruchomej jako narzędzia prognozowania: średnia ruchoma śledzi rzeczywiste dane, ale zawsze jest w tyle. Średnia ruchoma nigdy nie osiągnie szczytów lub dolin rzeczywistych danych151i wygładza dane Nie mówi zbyt wiele o przyszłości Jednak to nie robi średniej ruchomej bezużyteczności151powinieneś być świadoma jego problemów. OPIS SLAJNY TRANSCRIPCJA AUDIO Aby podsumować, dla prostej średniej ruchomej lub jednej średniej ruchomej, zobaczyliśmy pewne problemy z użyciem prostej średniej ruchomej jako narzędzia prognozowania. Średnia ruchoma śledzi rzeczywiste dane, ale jej zawsze pozostanie w tyle. Średnia ruchoma nigdy nie osiągnie szczytów lub dolin rzeczywistych danych151i wygładza dane, a to naprawdę nie mówi zbyt wiele o przyszłości, ponieważ jest po prostu prognozowanie o jednym okresie z wyprzedzeniem, a prognoza zakłada się jako najlepsza wartość na przyszły okres, z góry na pewien okres, ale to nie mówi zbyt wiele. To nie robi prostej ruchomej średniej bezużyteczności151w rzeczywistości widać proste przenoszenie średniej stronyNie można znaleźć strony szukana strona mogła zostać usunięta, została zmieniona nazwa lub jest tymczasowo niedostępna. Spróbuj wykonać następujące czynności: Upewnij się, że adres witryny sieci Web wyświetlany w pasku adresu przeglądarki jest poprawnie sformatowany i poprawnie sformatowany. Jeśli dotarłeś na tę stronę, klikając łącze, skontaktuj się z administratorem witryny, aby powiadomić ich, że link jest niepoprawnie sformatowany. Kliknij przycisk Wstecz, aby wypróbować inny link. Błąd HTTP 404 - nie znaleziono pliku lub katalogu. Informacje techniczne dotyczące usług internetowych (IIS) Informacje techniczne (dla personelu pomocniczego) Przejdź do pomocy technicznej firmy Microsoft i wykonaj wyszukiwanie tytułów słów HTTP i 404. Otwórz Pomoc programu IIS. który jest dostępny w Menedżerze usług IIS (Inetmgr) i wyszukaj tematy zatytułowane Instalacja witryny sieci Web. Wspólne zadania administracyjne. oraz Informacje o niestandardowych komunikatach o błędach. sourceforge. openforecast. models Klasa MovingAverageModel Model średniorocznej średniej ruchomej oparty jest na sztucznie skonstruowanej serii czasowej, w której wartość dla danego okresu czasu została zastąpiona wartością średnią tej wartości i wartościami dla pewnej liczby poprzedzające kolejne okresy czasu. Jak można się domyślić z opisu, ten model najlepiej nadaje się do danych z serii czasowych, tj. Danych, które zmieniają się w czasie. Na przykład wiele wykresów poszczególnych zasobów na giełdzie pokazuje średnie ruchome 20, 50, 100 lub 200 dni jako sposób na pokazanie trendów. Ponieważ wartość prognozy dla danego okresu jest średnią z poprzednich okresów, prognoza zawsze będzie się spóźniała zarówno wzrost, jak i spadek obserwowanych wartości (zależnych). Na przykład, jeśli szereg danych ma zauważalną tendencję wzrostową, średnia prognoza średniej ruchomej będzie ogólnie stanowić niedoszacowanie wartości zmiennej zależnej. Metoda średniej ruchomości ma przewagę nad innymi modelami prognozowania, ponieważ wyrównywuje szczyty i koryta (lub doliny) w zbiorze obserwacji. Ma jednak również kilka wad. W szczególności ten model nie daje rzeczywistego równania. Dlatego też nie jest to wszystko przydatne jako narzędzie prognozowania średnio - i długodystansowego. Można ją wiarygodnie wykorzystywać do przewidywania jednego lub dwóch okresów w przyszłości. Średni model ruchomy jest szczególnym przypadkiem bardziej ogólnej ważonej średniej ruchomej. W prostej średniej ruchomej wszystkie wagi są równe. Od: 0.3 Autor: Steven R. Gould Pola dziedziczne z klasy net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel MovingAverageModel () Tworzy nowy model prognozowania średniej ruchomej. MovingAverageModel (int period) Konstruuje nowy średnioroczny model średniej ruchomej przy użyciu określonego okresu. getForecastType () Zwraca jedną lub dwie nazwy tego typu modelu prognozowania. init (DataSet dataSet) Służy do inicjowania modelu średniej ruchomej. toString () Należy to zmienić, aby dostarczyć opis tekstowy obecnego modelu prognozowania, w tym, w miarę możliwości, dowolnych używanych parametrów. Metody dziedziczone z klasy net. sourceforge. openforecast. models. WeightedMovingAverageModel MovingAverageModel Konstruuje nowy model prognozowania średniej ruchomej. Aby uzyskać prawidłowy model, który ma zostać skonstruowany, należy zadzwonić do init i przekazać zestaw danych zawierający szeregi punktów danych ze zmienną czasową inicjowaną w celu zidentyfikowania zmiennej niezależnej. MovingAverageModel Konstruuje nowy model prognozowania średniej ruchomej, używając podanej nazwy jako zmiennej niezależnej. Parametry: independentVariable - nazwa zmiennej niezależnej do użycia w tym modelu. MovingAverageModel Konstruuje nowy model prognozowania średniej ruchomej przy użyciu określonego okresu. Aby uzyskać prawidłowy model, który ma zostać skonstruowany, należy zadzwonić do init i przekazać zestaw danych zawierający szeregi punktów danych ze zmienną czasową inicjowaną w celu zidentyfikowania zmiennej niezależnej. Wartość okresu jest używana do określania liczby obserwacji, które mają być użyte do obliczania średniej ruchomej. Na przykład w przypadku 50-dniowej średniej ruchomej, w której punkty danych są dziennymi obserwacjami, okres powinien wynosić 50. Okres ten jest również używany do określenia kwoty przyszłych okresów, które można skutecznie prognozować. Przy średniej ruchomej wynoszącej 50 dni nie możemy w rozsądny sposób z jakąkolwiek dokładnością przewidzieć więcej niż 50 dni poza ostatnim okresem, dla którego dostępne są dane. Może to być korzystniejsze niż, powiedzmy, 10-dniowy okres, w którym można było rozsądnie przewidzieć 10 dni po ostatnim okresie. Parametry: okres - liczba obserwacji, która ma zostać użyta do obliczenia średniej ruchomej. MovingAverageModel Konstruuje nowy model prognozowania średniej ruchomej, używając podanej nazwy jako zmiennej niezależnej i określonego okresu. Parametry: independentVariable - nazwa zmiennej niezależnej do użycia w tym modelu. okres - liczba obserwacji, która ma być wykorzystana do obliczania średniej ruchomej. Służy do inicjowania modelu średniej ruchomej. Ta metoda musi być wywołana przed jakąkolwiek inną metodą w klasie. Ponieważ model średniej ruchomości nie ma żadnego równania dla prognozowania, metoda ta wykorzystuje dane wejściowe DataSet do obliczania wartości prognozowanych dla wszystkich prawidłowych wartości niezależnej zmiennej czasowej. Określone przez: init in interface ForecastingModel Zastąp: init w klasie AbstractTimeBasedModel Parametry: dataSet - zestaw danych obserwacji, które mogą być użyte do zainicjowania parametrów prognozowania modelu prognozowania. getForecastType Zwraca jedną lub dwie nazwy tego typu modelu prognozowania. Trzymaj to krótko. W metodzie toString należy wdrożyć długi opis. Należy to zmienić, aby przedstawić tekstowy opis bieżącego modelu prognozowania, w tym, w miarę możliwości, dowolnych używanych parametrów. Określone przez: toString w interfejsie ForecastingModel Override: toString w klasie WeightedMovingAverageModel Zwraca: ciąg reprezentacji bieżącego modelu prognozy i jego parametrów. Moving Average Forecasting Introduction. Jak można się spodziewać, patrzymy na niektóre z najbardziej prymitywnych podejść do prognozowania. Ale miejmy nadzieję, że są to co najmniej warte wstępu do niektórych zagadnień związanych z komputerem związanych z wdrażaniem prognoz w arkuszach kalkulacyjnych. W tym kontekście będziemy kontynuować od początku i rozpocząć pracę z prognozą Moving Average. Przenoszenie średnich prognoz. Wszyscy znają średnie ruchome prognozy niezależnie od tego, czy uważają, że są. Wszyscy studenci studiują je przez cały czas. Pomyśl o swoich testach w kursie, w którym podczas semestru będziesz miał cztery testy. Pozwala przyjąć, że masz 85 przy pierwszym testie. Jak oceniasz Twój drugi punkt testowy Co sądzisz, że Twój nauczyciel przewidziałby następny wynik testu Jak myślisz, że Twoi znajomi mogą przewidzieć następny wynik testu Jak myślisz, że twoi rodzice mogą przewidzieć następny wynik testu Niezależnie od tego, wszystkie blabbing, które możesz zrobić znajomym i rodzicom, to oni i nauczyciel bardzo oczekują, że dostaniesz coś w tej dziedzinie, którą właśnie dostałeś. No cóż, teraz pomyślmy, że pomimo twojej samoobrony do swoich znajomych, oszacujesz siebie i postanów, że możesz uczyć się mniej na drugim teście, a więc dostajesz 73. Teraz wszyscy zainteresowani i niezainteresowani idą przewiduj, że otrzymasz trzeci test Istnieją dwa bardzo prawdopodobne podejścia do nich, aby opracować szacunkowe niezależnie od tego, czy będą dzielić się nim z Tobą. Mogą powiedzieć sobie, ten facet zawsze dmucha o jego inteligencję. On będzie dostać kolejne 73, jeśli ma szczęście. Może rodzice będą starali się być bardziej pomocni i powiedzieli: "WELL", jak dotąd dostałeś 85 i 73, więc może powinieneś się dowiedzieć na temat (85 73) 2 79. Nie wiem, może gdybyś mniej imprezował i werent waha się weasel na całym miejscu i jeśli zacząłeś robić dużo więcej studiów, możesz uzyskać wyższy score. quot Obydwa te szacunki są w rzeczywistości przenoszą średnie prognozy. Pierwszy używa tylko swojego ostatniego wyniku, aby prognozować przyszłe wyniki. Nazywa się to ruchomą średnią prognozą przy użyciu jednego okresu danych. Druga to również średnia ruchoma, ale wykorzystująca dwa okresy danych. Pozwala przyjąć, że wszyscy ci ludzie popychają do twojego wielkiego umysłu, jakby się wkurzyli i postanowili dobrze wykonać trzeci test ze swoich własnych powodów i położyć większy wynik przed Twoimi notatkami. Robisz test, a Twój wynik jest w rzeczywistości 89 Wszyscy, łącznie z sobą, są pod wrażeniem. Więc teraz masz ostatni test semestru nadchodzącego i jak zwykle masz wrażenie, że musimy dać każdemu do swoich przepowiedni, jak zrobisz to w ostatnim teście. Mam nadzieję, że widzisz wzór. Teraz, miejmy nadzieję, widać wzór. Jaki jest Twój najlepszy gwizdek podczas pracy. Teraz wracamy do naszej nowej firmy zajmującej się sprzątaniem, która rozpoczęła się od twojej ukochanej siostry o nazwie Gwizdek podczas pracy. Masz dane z przeszłych sprzedaży przedstawione w następnej części arkusza kalkulacyjnego. Najpierw przedstawiamy dane dotyczące trzech okresowych prognoz średniej ruchomej. Wpisem dla komórki C6 powinno być Teraz możesz skopiować tę formułę komórki do innych komórek C7 do C11. Zauważ, jak średnia przenosi się do ostatnich danych historycznych, ale używa dokładnie trzech ostatnich okresów dostępnych dla każdego przewidywania. Warto też zauważyć, że nie musimy naprawdę przewidzieć z ostatnich okresów, aby rozwinąć nasze najnowsze prognozy. To zdecydowanie różni się od wyrafinowanego modelu wygładzania. Ive uwzględniła przewidywania kwotowania, ponieważ będziemy używać ich na następnej stronie internetowej w celu pomiaru ważności przewidywania. Teraz chcę przedstawić analogiczne wyniki dla dwóch okresów ruchomych średniej prognozy. Wpisem dla komórki C5 powinno być Teraz możesz skopiować tę formułę komórki do innych komórek C6 do C11. Zauważmy, że teraz tylko dwie ostatnie dane historyczne są wykorzystywane do każdego przewidywania. Znowu uwzględniono prognozy kwotowania dla celów ilustracyjnych i późniejsze wykorzystanie w walidacji prognozy. Inne ważne rzeczy do zauważenia. W przypadku prognozy średniej ruchomej w skali m wykorzystano tylko najmniejsze wartości danych, aby przewidzieć. Nic więcej nie jest konieczne. Jeśli chodzi o prognozę średniej ruchomej w okresie m, przy prognozowaniu kwotowania zauważ, że pierwsza predykcja występuje w okresie m 1. Zarówno te kwestie będą bardzo znaczące, gdy opracujemy nasz kod. Rozwój funkcji przeciętnej ruchomości. Teraz musimy opracować kod dla prognozy średniej ruchomej, którą można używać bardziej elastycznie. Kod jest następujący. Zauważ, że dane wejściowe są dla liczby okresów, których chcesz używać w prognozie i tablicach wartości historycznych. Można go przechowywać w dowolnej skoroszycie. Funkcja MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) jako pojedynczy Deklarowanie i inicjowanie zmiennych Dim Item as Variant Dim Counter jako Integer Dim Akumulacja jako pojedynczy Dim HistoricalSize jako Integer Inicjalizacja zmiennych Counter 1 Akumulacja 0 Określenie rozmiaru historycznego HistoricalSize Historical. Count licznika 1 dla NumberOfPeriods Zbieranie odpowiedniej liczby ostatnich poprzednich wartości Accumulation Accumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Akumulacja NumberOfPeriods Kod zostanie wyjaśniony w klasie. Chcesz umieścić funkcję w arkuszu kalkulacyjnym tak, aby wynik obliczeń pojawił się tam, gdzie powinien on wyglądać.
No comments:
Post a Comment