Painotettu Liukuva Keskiarvo Menetelmällä Of Ennustaminen

Painotetussa liikkuvan keskiarvon mallin ennustustrategiassa 14 jokainen historiallinen arvo on painotettu painotusryhmän tekijällä yhden muuttujan ennustetun profiilin avulla. Painotetun liikkuvan keskiarvon muoto. Painotetun liikkuvan keskiarvomallin avulla voit painottaa viimeaikaisia ​​historiallisia tietoja voimakkaammin kuin Vanhempia tietoja, kun määrität keskimäärin Teet tämän, jos uusimmat tiedot edustavat paremmin tulevaisuuden kysyntää kuin vanhemmat tiedot Siksi järjestelmä pystyy reagoimaan nopeammin tasolle. Tämän mallin tarkkuus riippuu pitkälti Valintasi painotuskertoimet Jos aikasarjan kuvio muuttuu, on myös mukautettava painotuskertoimet. Painotuskertoimen luomisen yhteydessä lasketaan painotuskertoimet prosentteina. Painotuskertoimien summan ei tarvitse olla 100. Ei jälkikäteen Ennuste on laskettu tämän ennustamisstrategian avulla. Mikä on liukuvan keskiarvon ja painotetun liukuvan keskiarvon erotus. 5-vuotinen liukuva keskiarvo, joka perustuu bove lasketaan seuraavalla kaavalla. Edellä esitetyn kaavan perusteella keskihinta edellä mainitulla ajanjaksolla oli 90 66 Liikkuva keskiarvo on tehokas menetelmä voimakkaiden hintavaihteluiden poistamiseksi Keskeinen rajoitus on, että vanhempien tietojen datapisteet ovat ei painotettu eri tavalla kuin datapisteet datan alun lähellä. Tässä painotetut liukuvat keskiarvot tulevat mukaan. Painotetut keskiarvot antavat painavamman painotuksen nykyisiin datapisteisiin, koska ne ovat merkityksellisempia kuin etäpisteen datapisteet. painotuksen tulisi olla enintään 1 tai 100. Yksinkertaisen liukuvan keskiarvon tapauksessa korjauskertoimet jaetaan tasaisesti, minkä vuoksi niitä ei ole esitetty yllä olevassa taulukossa. AAPL: n sulkeminen Hinta olisi yksinkertaisin lähestymistapa keskimääräisen tammi-maaliskuussa ja käytä sitä arvioimaan huhtikuun myyntiä. 129 134 122 3 128 333.On siis tammi-maaliskuun myynnin perusteella ennustat, että myynti huhtikuussa on 128 333 Kun huhtikuun todellinen myynti tulee, laski ennuste toukokuulle, tällä kertaa helmikuusta huhtikuuhun Sinun on oltava yhdenmukainen keskimääräisen ennusteen siirtämiseen käytettyjen kausien lukumäärän kanssa. Liikkuvan keskimääräisen ennusteen käyttämäsi ajanjaksojen määrä on mielivaltainen, joten voit käyttää vain kahta jaksoa tai viisi tai kuusi jaksoa, mitä haluat tuottaa ennusteesi. Yllä oleva lähestymistapa on yksinkertainen liukuva keskiarvo Joskus viime kuukausien myynti voi olla tulevana kuukausien myynnin voimakkaampana vaikuttajana, joten haluat antaa lähimmäisille kuukausia enemmän painoa ennustemallillasi Tämä on painotettu liukuva keskiarvo Ja aivan kuten numero määrätyt painot ovat puhtaasti mielivaltaisia. Sano, että halusit antaa maaliskuun myyntiä 50 painoa, helmikuun 30 paino ja tammikuun 20. Tämän jälkeen huhtikuun ennusteesi on 127 000 122 50 134 30 129 20 127.L keskimääräisten siirtojen jäljittelyt Keskimääräisten muuttujien katsotaan olevan tasoitusennusteen tekniikka Koska olet keskimäärin keskimäärin ajan mittaan pehmentää tai tasoittaa epäsäännöllisten tapahtumien vaikutuksia tietoihin Seurauksena kausivaihteluiden, liiketoiminnan syklien ja muiden Satunnaiset tapahtumat voivat kasvattaa dramaattisesti virheen ennusteen Tutustu koko vuoden mittaisiin tietoihin ja verrata 3-portaista liikkuvaa keskiarvoa ja 5-portaista liikkuvaa keskiarvoa. Huomaa, että tässä tapauksessa en ole luonut ennusteita vaan keskittynyt Liukuvat keskiarvot Ensimmäinen kolmen kuukauden liukuva keskiarvo on helmikuussa ja se on keskimäärin tammikuun, helmikuun ja maaliskuun aikana myös samanlainen 5 kuukauden keskiarvoon. Katso nyt seuraava kaavio. Mitä näet on Ei kolmen kuukauden liukuvan keskiarvon sarjan paljon sileämpi kuin todellinen myynti-sarja Ja miten viiden kuukauden liukuva keskiarvo Se on vielä tasalaisempaa Siksi, mitä enemmän ajanjaksoja käytät liikkuva keskiarvo, sitä sileämpää aikaa Näin ollen ennusteiden mukaan yksinkertainen liukuva keskiarvo ei välttämättä ole tarkin menetelmä Keskimääräisten menetelmien siirtäminen osoittautuu varsin arvokkaaksi, kun yrität purkaa aikasarjojen kausiluonteiset, epäsäännölliset ja sykliset komponentit kehittyneempiä ennusteita, kuten regressiota Ja ARIMA sekä liikkuvien keskiarvojen käyttäminen aikasarjan hajotessa käsitellään myöhemmin sarjassa. Määritetään siirrettävän keskimääräisen mallin tarkkuus. Yleensä haluat ennustamismenetelmää, jolla on pienin virhe todellisten ja ennustettujen tulosten välillä. Yleisimmät ennakoidun tarkkuuden toimenpiteet ovat keskimääräinen absoluuttinen poikkeama MAD Tässä lähestymistavassa jokaisen ajanjakson ajanjaksolle, jolle olet luonut ennuste, otat kyseisen ajanjakson erotuksen absoluuttisen arvon todellisilla ja ennustetuilla arvoilla. olet keskimäärin absoluuttiset poikkeamat ja saat mitta MAD MAD voi olla hyödyllistä päättää keskimääräisten jaksoiden määrästä tai paino, jonka teet jokaiselle ajanjaksolle Yleensä valitset matalimman MAD: n. Tässä on esimerkki siitä, kuinka MAD lasketaan. MAD on yksinkertaisesti keskimäärin 8, 1 ja 3.Moving averages Recap Kun käytät liikkuvia keskiarvoja ennustamaan , Muista. Keskimääräisten keskiarvojen siirtäminen voi olla yksinkertaista tai painotettua. Keskimäärin käyttämiesi jaksoiden määrä ja kullekin painotut painot ovat ehdottomasti mielivaltaisia. Siirtyminen keskiarvoista epäsäännöllisten kuvioiden skaalaamiseksi aikasarjatiedoissa on sitä suurempi, jokainen datapiste, sitä suurempi tasoitusvaikutus. Koska tasaus, ennustaminen ensi kuun s myynti perustuu viimeisen muutaman kuukauden s myynti voi johtaa suuria poikkeamia johtuen kausiluonteisuus, suhdanne ja epäsäännöllinen kuvioita ja. Tasoitus ominaisuuksia Liikkuvan keskiarvomenetelmän käyttö voi olla hyödyllistä aikasarjojen hajottamisessa edistyneemmille ennustejärjes - telmille. Seuraavan viikon eksponenttien tasoittaminen ensi viikolla s Ennuste perjantaina keskustelemme eksponentiaalisista tasoitusmenetelmistä , ja näet, että ne voivat olla paljon parempi kuin liukuvat keskimääräiset ennustemenetelmät. Still don t tietävät, miksi ennusteemme perjantaina näkyvät torstaina Find out at. Post navigation. Leave a Reply Cancel reply. I oli 2 kysymystä.1 Voitko käytä keskitettyä MA-lähestymistapaa ennusteeseen tai vain kausivaihtelun poistamiseen.2 Kun käytät yksinkertaista t t-1 t-2 tk k MA: ta ennustamaan yhtä kauteen, on mahdollista ennustaa yli 1 jakso eteenpäin Oletan sitten ennustuksesi Olisi yksi niistä pisteistä, jotka syöttävät seuraavaan. Kiitos Rakkaus infoista ja selityksistä. Olen iloinen, että pidät blogista. Olen varma, että useat analyytikot ovat käyttäneet keskitettyä MA-lähestymistapaa ennakointiin, mutta henkilökohtaisesti en, koska tämä lähestymistapa havaintojen menettämisessä molemmissa päissä Tämä todellakin sidotaan sitten toiseen kysymykseesi Yleensä yksinkertaista MA: tä käytetään ennakoimaan vain yhtä ajanjaksoa, mutta monet analyytikot ja minä myös joskus käyttävät yhden aikajaksonni ennustetta yhtenä panoksena Toinen kausi eteenpäin It s tärkeää muistaa, että entistä tulevaisuuteen yrität ennakoida, sitä suurempi riski ennustevirheen vuoksi Siksi en suosittele keskitettyä MA: ta havaintojen menetyksen ennustamiseen lopussa tarkoittaa, että on luotava ennusteita kadonneista havainnoista, sekä aika eteenpäin, joten on todennäköisempää ennakoida virheitä. Kirjoittajat, joita olet kutsuttu punnitsemaan tähän. Onko sinulla mitään ajatuksia tai ehdotuksia tästä. Brian, kiitos kommenttisi ja kohteliaisuuttasi blogissa. Aloite ja kiva selitys Se on todella hyödyllistä. Olen ennustettu mukautettuja piirilevyjä asiakkaalle, joka ei anna mitään ennusteita, joita olen käyttänyt liukuvaa keskiarvoa, mutta se ei ole kovin tarkka, koska teollisuus voi mennä ylös ja alas Me näemme keskelle kesällä vuoden loppuun mennessä, että merenkulun pcb s on ylöspäin Nähdään vuoden alussa hidastuu alas Miten voin olla tarkempi minun data. Katrina, mitä kerroit, se näyttää piirilevy myynti on kausivaihteluinen osa, jota käsitän kausivaihtelulla joissakin muissa ennusteperinteen perjantaina Toinen lähestymistapa, jota voit käyttää, mikä on melko helppoa, on Holt-Winters-algoritmi, jossa otetaan huomioon kausiluonteisuus. Onko kausittaiset kuviot kertolasit tai lisäaineet, koska algoritmi on hieman erilainen kutakin Jos havainnollista kuukausittaisia ​​tietoja muutamasta vuodesta ja näet, että kausivaihtelut samojen vuosien aikana näyttävät jatkuvan vuoden aikana, niin Kausivaihtelu on additiivinen, jos kausivaihtelut näyttävät kasvavan ajan myötä, kausivaihtelu on kerrottu. Useimmat kausittaiset aikasarjat ovat kertolasit. Jos epäilet, oletetaan kertolasku. Onnea. Näiden menetelmien välillä. Pituus k Joko painotettu liikkuva Keskimäärin pituus k OR Eksponentti tasoittaminen Mikä näistä päivitysmalleista suosittelette minua käyttämällä ennustamaan Tiedot ovat mielestäni ajamassa keskimääräistä liikettä, mutta en tiedä, miten se olisi selkeä ja jäsennelty. Se riippuu todellisuudessa siitä, kuinka paljon tietoja ja laatua olet ja ennusteesi horisontti pitkällä, keskipitkällä aikavälillä , tai lyhyen aikavälin.