Lineaarinen Vs Liikkuva Keskiarvo Trendline

Excel Trendlines. On helpoimmista menetelmistä arvaamaan yleinen suuntaus tietosi on lisätä suuntauslinja kaavio Trendline on hieman samanlainen linja viivakaaviossa, mutta se ei liitä kukin datapiste tarkalleen linjaksi kaavio ei A trendiviiva edustaa kaikkia tietoja Tämä tarkoittaa sitä, että vähäisiä poikkeuksia tai tilastovirheitä ei voitu houkuta Exceliä etsimään oikeaa kaavaa. Joissakin tapauksissa voit myös käyttää suuntauslinjaa ennustamaan tulevia tietoja. Trendejä tukevat trendit. Trendilinja voidaan lisätä 2-D-kaavioihin, kuten alue, palkki, sarake, linja, varastotila, XY-hajonta ja kupla Voit lisätä trendilinjan 3-D-, Tutka-, Pie-, Alue - tai Donut-kaavioihin. Kun olet luonut kaavion, napsauta hiiren kakkospainikkeella tietosarjassa ja valitse Lisää trendiviiva. Uusi valikko tulee näkyviin kaavion vasemmalle puolelle. Tässä voit valita yhden trendilinjatyypeistä napsauttamalla yhtä radiopainikkeista. trendlineitä, on nimeltään Display R-squared arvo kartalla ws kuinka trendline on sovitettu tietoon Se voi saada arvot 0: sta 1 Mitä lähempänä arvo on 1, sitä paremmin se sopii sinun karttasi. Tyypityyppejä. Linear trendline. This trendline käytetään luomaan suora viiva yksinkertainen , lineaariset datajoukot Tietosi ovat lineaarisia, jos järjestelmädatapisteet muistuttavat linjaa Lineaarinen trendiviiva osoittaa, että jokin kasvaa tai pienenee tasaisella nopeudella. Tässä on esimerkki tietokoneen myynnistä kullekin kuukaudelle. Logaritminen trendiviiva. Logaritminen trendiviiva on hyödyllistä, kun on käsiteltävä tietoja, joissa muutosnopeus nousee tai laskee nopeasti ja vakiintuu. Logaritmisen trendilinjan tapauksessa voit käyttää sekä negatiivisia että positiivisia arvoja. Hyvä esimerkki logaritmisesta trendiviivasta voi olla taloudellinen kriisi. työttömyysaste on nousemassa, mutta jonkin ajan kuluttua tilanne vakiintuu. Polynomin suuntauslinja. Tämä trendiviiva on hyödyllinen, kun työskentelet värähtelevien tietojen kanssa. Esimerkiksi kun analysoit voittoja ja tappioita yli rge-datajoukko Polynomin aste voidaan määrittää datanvaihteluiden määrällä tai taivutusten määrällä, toisin sanoen kaarella esiintyvistä kukkuloista ja laaksoista. Tilaus 2: n polynomin suuntainen linja yleensä on yksi mäki tai laakso. Tilaus 3 Yleensä on yksi tai kaksi kukkulaa tai laaksoa. Järjestyksessä 4 on yleensä korkeintaan kolme. Seuraava esimerkki kuvaa nopeuden ja polttoaineen kulutuksen välistä suhdetta. Pyörimisnopeuslinja. Tämä trendiviiva on hyödyllinen datasarjoille, joita käytetään vertailemaan mittaustuloksia, jotka nousevat ennalta määrätyillä Esimerkiksi kilpa-auton kiihtyvyys yhden sekunnin välein. Voit luoda tehon trendilinjan, jos tietosi sisältävät nolla - tai negatiivisia arvoja. Eksponentiaalinen suuntauslinja. Eksponentiaalinen trendiviiva on hyödyllisin silloin, kun datan arvot nousevat tai laskevat jatkuvasti kasvavat hinnat Se on usein käytetty tiedeissä Se voi kuvata väestöä, joka kasvaa nopeasti seuraavissa sukupolvissa Et voi luoda eksponentiaalista suuntauslinjaa, jos tietosi on nolla tai negatiivinen arvo. Hyvä esimerkki tästä trendiviivasta on C14: n hajoaminen. Koska näet, tämä on täydellinen esimerkki eksponentiaalisesta trendirivistä, koska R-neliöarvo on täsmälleen 1.Moving average. Liikkuva keskiarvo tasoittaa viivat näyttämään mallin tai trendin selvemmin Excel tekee sen laskemalla tietty määrä arvoja, jotka on määritetty ajanjaksolla, joka oletuksena on 2 Jos lisäät tätä arvoa, keskiarvo lasketaan useammasta datapisteestä niin, että linja on vielä tasaisempi Liikkuva keskiarvo osoittaa suuntauksia, jotka muutoin olisi vaikea nähdä, koska tiedot ovat melua. Hyvä esimerkki käytännön käytöstä tämä trendiviiva voi olla Forex-markkinat. viiva, joka on sijoitettu kaavioon, joka paljastaa tietojen yleisen suunnan. Google-kaaviot voivat automaattisesti luoda trendiviivoja hajotuskaavioille, pylväskaavioille, pylväskaavioille ja linjakarttoille. Google kaavioita tukee kolmenlaisia ​​trendilinjoja, lineaarisia, polynomia ja e Lineaarinen suuntauslinja on lineaarinen linja, joka lähinnä lähentää kaaviossa olevia tietoja. Tarkalleen on se linja, joka minimoi neliön etäisyydet jokaisesta pisteestä siihen. Alla olevassa kaaviossa näet lineaarinen trendiviiva hajotussarjassa, joka vertailee sokerirasvien ikää halkaisijaltaan. Voit ohjata yli trendilinjan nähdäksesi Google Chartsin 4 885 kertaa halkaisijaltaan 0 730 lasketun yhtälön. Tämä osio edellyttää selainta, joka tukee JavaScript-koodia ja iframes. To piirtää trendiviivan kaaviossa, käytä trendlineiden vaihtoehtoa ja määritä, mitä datasarjoja käytetään. Lineariset trendiviivat ovat tavallisimpia suuntauslinjoja. Mutta joskus käyrä on paras tietojen kuvaamiseen, ja siksi tarvitsemme toisen tyyppistä Trendline. Exponential trendlines. If sinun tietosi on selitetty parhaiten eksponentiaali muodossa e ax b voit käyttää tyyppi attribuutin määrittää eksponentiaalinen suuntauslinja, kuten alla. Tässä jaksossa vaaditaan selain, joka tukee JavaScript - ja iframe-kehyksiä. Huomaa Toisin kuin lineaarisilla trendiviivoilla, eksponentiaalisia trendiviivoja voidaan laskea usealla eri tavalla. Me tarjoamme vain yhden menetelmän juuri nyt, mutta tuemme tulevaisuudessa entistä enemmän, joten on mahdollista, että nimi tai Nykyisen eksponentiaalisen trendilinjan käyttäytyminen muuttuu. Tämän kaavion avulla käytämme myös visibleInLegend-tonttia, jotta eksponentti-käyrä näytetään legendaarissa. Väylän muuttaminen. Trendilinjat ovat väriltään sama kuin datasarjassa, mutta kevyempi Voit ohittaa tämän värimääritelmä Tässä kuvataan, kuinka monta numeroa on laskettu vuoteen mennessä laskennallisesti hedelmällisen ajanjakson aikana värittämällä eksponentiaalinen trendiviivan vihreä. Tässä jaksossa tarvitaan selaimen, joka tukee JavaScript - ja iframes-mallia. Tässä on trendilinssit. Polynomialatrendit. Jotta polynomi-trendiviiva syntyy, määritä tyypin polynomi ja aste. Käytä varovaisuutta, koska ne voivat joskus johtaa harhaanjohtavia tuloksia. suunnilleen lineaarinen datasarja on piirretty kuutiometrillä 3 trendiviivalle. Tämä osio vaatii selaimen, joka tukee JavaScript - ja iframes-tiedostoja. Huomaa, että viimeinen tietopiste on näkyvissä vain, koska olemme keinotekoisesti laajentaneet vaakasuuntaisen akselin 15: een ilman asetusta 15, se olisi näyttänyt näin. Tämä osio vaatii selaimen, joka tukee JavaScript - ja iframes. Same-tietoja, sama polynomi, eri ikkuna data. Options Full HTML. Vaihda opasiteetti ja rivin leveys. Voit muuttaa trendilinssin läpinäkyvyyttä asettamalla peittävyyden arvoksi 0 0 ja 1 0 ja rivin leveys asettamalla lineWidth-vaihtoehto. Tämä osio vaatii selaimen, joka tukee JavaScript - ja iframe-kehyksiä. LineWidth-vaihtoehto riittää useimpiin käyttötarkoituksiin, mutta jos pidät ulkoasusta, siinä on PointSize-vaihtoehto, jota voidaan käyttää valitsemaan valittavissa olevien pisteiden koon trendilinjan sisällä. Tämä osio vaatii selaimen, joka tukee JavaScript - ja iframe-tiedostoja. Aivan kuin valo on sekä aalto että hiukkanen, trendilinja on sekä rivi että joukko pisteitä. Käyttäjien näkemys riippuu siitä, miten he ovat vuorovaikutuksessa normaalin rivin kanssa. siirrä hiiren suuntaan trendiviivan yli, jolloin tietty piste korostuu. Tämän pisteen halkaisija on yhtä suuri kuin trendiviivan pistemäärä, jos se määritellään, muussa. Globaali pistekoko määritellään jos muuten. Jos asetat joko maailmanlaajuisen tai trendilinjan pisteSize vaihtoehto, kaikki valittavissa olevat pistet näytetään, riippumatta trendilinjan s lineWidth. Options Full HTML. Making pistettä visible. Trendlines muodostetaan leimaamalla nippu pisteitä kaavion trendline s pointsVisible vaihtoehto määrittää, onko pisteitä tietyn trendilinja on näkyvissä Kaikkien trendiviivojen oletusasetus on totta, mutta jos haluat poistaa pisteen näkyvyyden ensimmäisen trendilinjan kohdalla, aseta false. Alla oleva kaavio osoittaa po-näkyvyyden hallinnan ints per-trendline perusteella. Tämä osio vaatii selainta, joka tukee JavaScript-toimintoa ja iframes. Options Full HTML. Vaihtoehtoa muutetaan. Vaihtoehtoisesti, jos valitset visibleInLegend, etiketti paljastaa trendilinjan yhtälön Voit käyttää labelInLegend-ohjelmaa määrittelemään eri merkinnät Tässä esitämme trendilinjan jokaisessa sarjassa, asettaen etiketit tarinaan sarjan 0 ja testiviiva-sarjan 1 sarjaan. Tässä osassa on oltava selain, joka tukee JavaScript - ja iframes-arvoja. Tilastotietojen R 2-määrityskerroin määrittää, kuinka tarkasti trendilinjan ottelut tiedot Täydellinen korrelaatio on 1 0 ja täydellinen vastakohdan vastaus on 0 0. Voit esittää kaavion legendaarisen kohdan R 2 asettamalla showR2: n asetukseksi true. Tämä osio vaatii selaimen, joka tukee JavaScript - ja iframe-tiedostoja. Ellei toisin mainita, tämän sivun sisältö on lisensoitu Creative Commons Attribution 3 0 - lisenssin alla ja koodinäytteet ovat lisensoitu Apache 2 0 - lisenssin alla. Katso lisätietoja sivuston käytännöistä Java on Oraclen ja sen tytäryhtiöiden rekisteröity tavaramerkki. 23, 2017. Tuotetiedot Keskimääräisten ja eksponentiaalisten tasoittamismallien siirtäminen. Ensimmäisen askeleen ylittäessä keskiarvot, satunnaiset kävelymallit ja lineaariset trendimallit, ei-seulomalliset mallit ja trendejä voidaan ekstrapoloida käyttäen liikkuvan keskiarvon tai tasoitusmallin. oletus keskiarvoistamisen ja tasoitusmallien taustalla on, että aikasarja on paikallisesti paikallaan hitaasti vaihtelevalla keskiarvolla. Näin ollen siirrämme paikallisen keskimääräisen keskiarvon keskiarvon nykyarvon arvioimiseksi ja käytämme sitä lähitulevaisuuden ennusteena. Tätä voidaan pitää kompromissi keskimääräisen mallin ja satunnaiskäytävän ilman drift-mallin kanssa. Samaa strategiaa voidaan käyttää paikallisen trendin arvioimiseen ja ekstrapoloimiseen. Liukuvaa keskiarvoa kutsutaan usein alkuperäisen sarjan tasoitetuksi versioksi, koska lyhyen aikavälin keskiarvo on pehmentävien kuvien alkuperäisen sarjan tasoittaminen Kun säätämällä liikkuvan keskiarvon leveyden tasaamista, voimme toivoa löytävän jonkinlaisen optimaalisen tasapainon keskimääräisen ja satunnaisen kävelymallin muodostaminen Yksinkertaisin keskitemallin malli on yksinkertainen, yhtä painotettu liukuva keskiarvo. Y: n arvolla t1, joka tehdään ajanhetkellä t, on sama kuin viimeisimmän m havaintoja. Tässä ja muualla käytän Y-hahmoa ennusteessa aikasarjasta Y mahdollisimman varhaisessa päivämääränä tietyn mallin mukaan. Tämä keskiarvo keskittyy ajanjaksoon t-m 1 2, mikä tarkoittaa sitä, että arvio paikallinen keskiarvo pyrkii jäljessä paikallisen keskiarvon tosiasiallisesta arvosta noin m 1 2 - jaksolla. Näin ollen sanomme, että keskimääräisen liikevoiton keskiarvo on m 1 2 suhteessa siihen kauteen, jolle ennuste lasketaan tämä on aika, jolla ennusteet katoavat jäljessä datan kääntöpisteistä. Esimerkiksi, jos keskiarvo lasketaan viimeksi kuluneesta viidestä arvosta, ennusteet ovat noin 3 jaksoa, jotka myöhästyvät vastakkain kääntöpisteissä. Huomaa, että jos m 1, yksinkertainen liukuva keskimääräinen SMA-malli vastaa satunnaisen kävelymallin ilman kasvua Jos m on hyvin suuri, joka on verrattavissa arviointikauden pituuteen, SMA-malli vastaa keskiarvoista mallia. Kuten ennustamomallin parametreilla, se on tavanomaista säätää ki-arvoa n jotta saadaan parhaiten sopivat tiedot, eli pienimmät ennustevirheet keskimäärin. On esimerkki sarjasta, joka näyttää satunnaisvaihteluita hitaasti vaihtelevan keskiarvon ympärillä. Ensinnäkin yritetään sovittaa satunnaisen kävelyn kanssa malli, joka vastaa yhtä yksinkertaista liikkumatonta keskiarvoa. Satunnaiskäytävä malli reagoi hyvin nopeasti sarjan muutoksiin, mutta näin tehdessään se poimii paljon datan kohinaa satunnaisvaihteluista sekä signaalista paikallinen keskiarvo Jos me yrittäisimme yksinkertaisesti liikkua keskimäärin 5 ehdokasta, saamme tasaisemman näköisiä ennusteita. 5-aikavälinen yksinkertainen liukuva keskiarvo tuottaa huomattavasti pienempiä virheitä kuin satunnaisen kulkumallin tapauksessa Tässä tapauksessa tietojen keskimääräinen ikä ennuste on 3 5 1 2, joten se on yleensä jäljessä käännekohdista noin kolmella jaksolla Esimerkiksi laskusuhdanne näyttää esiintyneen kaudella 21, mutta ennusteet eivät kääntyneet vasta useisiin jaksoihin myöhemmin. Huomaa, pitkän aikavälin ennusteet SMA-modista El on horisontaalinen suora linja, kuten satunnaiskäytävässä. Siten SMA-mallissa oletetaan, että datassa ei ole trendiä. Vaikka satunnaiskäytävä mallin ennusteet ovat yksinkertaisesti yhtä kuin viimeinen havaittu arvo, ennusteet SMA-malli on yhtä kuin viimeaikaisten arvojen painotettu keskiarvo. Statgraphicsin laskemat luottamusrajat yksinkertaisen liukuvan keskiarvon pitkän aikavälin ennusteille eivät laajene ennustehorisontin kasvaessa. Tämä ei tietenkään ole oikea. Valitettavasti ei ole mitään taustalla olevaa tilastoteoria, joka kertoo, kuinka luottamusväliä pitäisi laajentaa tähän malliin. Ei kuitenkaan ole liian vaikeaa laskea empiirisiä estimaatteja luottamusrajoista pidemmille horisonttiennusteille. Esimerkiksi voit luoda laskentataulukon, jossa SMA-malli käytetään ennustamaan 2 askeleen eteenpäin, 3 askeleen eteenpäin, jne. historiallisen datanäytteen sisällä. Tämän jälkeen voit laskea virheiden näytteen keskihajotukset jokaisella ennusteella h orizon, ja sitten rakentaa luottamusväliä pitempiaikaisille ennusteille lisäämällä ja vähentämällä sopivien standardipoikkeaman kerrannaisvaikutuksia. Jos yritämme 9-portaista yksinkertaista liikkuvaa keskiarvoa, saamme vielä tasaisempia ennusteita ja enemmän jäljellä olevaa vaikutusta. Keskimääräinen ikä on nyt 5 jaksoa 9 1 2 Jos otamme 19-vuotisen liikkumavälin keskiarvon, keski-ikä kasvaa arvoon 10. Huomaa, että ennusteet ovat nyt jäljessä käännekohdista noin 10 jaksolla. Mikä taso on parasta tässä sarjassa Tässä on taulukko, joka vertaa virhetilastojaan, mukaan lukien myös 3-aikavälin keskiarvon. Mallin C, 5-aikavälinen liukuva keskiarvo, tuottaa RMSE: n pienimmän arvon pienellä marginaalilla kolmen ja 9 kuukauden keskiarvoissa. niiden muut tilastot ovat lähes samankaltaisia. Joten mallien, joilla on hyvin samankaltaiset virhestatukset, voimme valita, haluammeko ennustaa hieman reagointikykyä tai hieman tasaisempaa. Palaa sivun yläreunaan. Brown s Yksinkertainen eksponentiaalinen tasoitus eksponentiaalisesti painotettu liikkuvaa keskiarvoa. Edellä kuvatulla yksinkertaisella liikkuva keskiarvoominaisuudella on epätoivottava ominaisuus, että se käsittelee viimeiset k-havainnot yhtä lailla ja jättää täysin huomiotta kaikki edeltävät havainnot Intuitiivisesti, aiemmat tiedot on diskontattava asteittain - esimerkiksi viimeisin havainto saavat hieman enemmän painoa kuin 2. viimeisin, ja 2. viimeisin pitäisi saada hieman enemmän painoa kuin kolmas viimeisin ja niin edelleen Yksinkertainen eksponentti tasoitus SES malli tekee tämän. Let merkitsee tasaus vakiona luku välillä 0 ja 1 Yksi tapa kirjoittaa mallia on määrittää sarja L, joka edustaa nykyistä tasoa eli sarjan keskimääräistä arvoa, joka on arvioitu datasta tähän asti. L: n arvo ajankohtana t lasketaan rekursiivisesti edellisestä omasta edellisestä arvostaan. Siten nykyinen tasoitettu arvo on interpolointi edellisen tasoitetun arvon ja nykyisen havainnon välillä, missä se ohjaa interpoloidun arvon läheisyyttä eniten sentin ennustaminen Seuraavan jakson ennuste on yksinkertaisesti nykyinen tasoitettu arvo. Vastaavasti voimme ilmaista seuraavan ennusteen suoraan edellisten ennusteiden ja aikaisempien havaintojen perusteella jollakin seuraavista vastaavista versioista Ensimmäisessä versiossa ennuste on interpolointi edellisestä ennusteesta ja edellisestä havainnosta. Toisessa versiossa seuraava ennuste saadaan säätämällä edellistä ennustusta edellisen virheen suuntaan murto-osalla. on virhe hetkellä t. Kolmannessa versiossa ennuste on eksponentiaalisesti painotettu eli diskontattu liikkuva keskiarvo diskonttokertoimella 1. Ennakoivan kaavan interpolointiversio on yksinkertaisin käyttää, jos toteutat mallia laskentataulukkoon, johon se sopii yhteen soluun ja sisältää soluviitteitä, jotka osoittavat edellistä ennustetta, havainto ja solu, jossa arvo on tallennettu. Huomaa, että jos 1, SES-malli vastaa satunnainen kävelymalli wit jos 0, SES-malli vastaa keskiarvoa, olettaen, että ensimmäinen tasoitettu arvo on asetettu yhtä kuin keskiarvo Palaa sivun yläosaan. Yksinkertaisen eksponentiaalisen tasauksen ennusteessa olevien tietojen keskimääräinen ikä on 1 suhteellinen ennuste lasketaan Tämä ei ole tarkoitus olla ilmeinen, mutta se voidaan helposti osoittaa arvioimalla ääretön sarja Näin ollen yksinkertainen liukuva keskimääräinen ennuste pyrkii kääntämään käänteispisteitä noin yhdellä jaksolla Esimerkiksi 0 5 viive on 2 jaksoa, kun 0 2 viive on 5 jaksoa, kun 0 1 viive on 10 jaksoa jne. Tietyllä keskimääräisellä iällä eli viivästymisellä, yksinkertainen eksponentiaalinen tasoitus SES ennuste on jonkin verran parempi kuin yksinkertainen liikkuva keskimääräinen SMA-ennuste, koska se asettaa suhteellisen enemmän painoarvoa viimeisimpiin havaintoihin - se on hieman reagoivampi viime aikoina tapahtuneisiin muutoksiin. Esimerkiksi yhdeksällä ehdolla olevalla SMA-mallilla ja kahdella SES-mallilla on keskimääräinen ikä 5: lle da mutta SES-mallissa painotetaan viimeisimpiä kolmea arvoa kuin SMA-malli, mutta samalla ei unohda yli 9 vanhoja arvoja, kuten tässä kaaviossa on esitetty. Toinen tärkeä etu SES-malli SMA-mallissa on, että SES-malli käyttää tasausparametria, joka on jatkuvasti muuttuva, joten se voidaan helposti optimoida käyttämällä ratkaisija-algoritmia keskimääräisen neliövirheen minimoimiseksi. SES-mallin optimaalinen arvo tämän sarjan osalta ilmaisee on 0 2961, kuten tässä on esitetty. Tämän ennusteen tietojen keski-ikä on 1 0 2961 3 4 jaksoa, joka on samanlainen kuin 6-aikavälin yksinkertainen liukuva keskiarvo. SES-mallin pitkän aikavälin ennusteet ovat vaakasuora viiva kuten SMA-mallissa ja satunnaiskäytävä malli ilman kasvua Huomaa kuitenkin, että Statgraphicsin laskemat luottamusvälit eroavat nyt kohtuullisen näköisellä tavalla ja että ne ovat huomattavasti kapeampia kuin randin luottamusvälit om-kävelymalli SES-malli olettaa, että sarja on hieman ennakoitavampi kuin satunnaiskäytävä malli. SES-malli on itse asiassa ARIMA-mallin erityistilanne, joten ARIMA-mallien tilastollinen teoria tarjoaa hyvän perustan luottamusvälien laskemiselle SES-malli Erityisesti SES-malli on ARIMA-malli, jossa on yksi epäsuositusero, MA1-termi ja ei vakioaikaa, joka muuten tunnetaan ARIMA 0,1,1 - malliksi ilman vakioa. ARIMA-mallissa MA 1 - kerroin vastaa Esimerkiksi, jos asetat ARIMA 0,1,1 - mallin ilman vakioja täällä analysoituun sarjaan, arvioitu MA 1-kerroin osoittautuu 0 7029, joka on lähes täsmälleen yksi miinus 0 2961. On mahdollista lisätä oletus nollasta riippumattomalle vakioiselle lineaariselle trendille SES-mallille. Tähän voidaan tehdä vain ARIMA-malli, jossa on yksi epäsuositusero ja MA1-termi vakiolla eli ARIMA 0,1,1 - mallilla pitkällä aikavälillä sitten on trendi, joka on yhtä suuri kuin koko arviointikauden aikana havaittu keskimääräinen trendi Et voi tehdä kausittaista säätöä, koska kausittaiset säätömahdollisuudet ovat pois käytöstä, kun mallityyppi on asetettu ARIMA: lle. Voit kuitenkin lisätä vakion pitkän - terminen eksponentiaalinen trendi yksinkertaiseen eksponenttien tasoitusmalliin kausittaisen säätämisen kanssa tai ilman sitä käyttämällä inflaatiokorjausvaihtoehtoa ennusteprosessissa Asianmukaista inflaation prosentuaalista kasvuvauhtia jaksoa kohden voidaan arvioida laskennan kertoimeksi lineaarisessa trendimallissa, joka on sovitettu yhdessä luonnollisen logaritmimuunnoksen kanssa tai se voi perustua muihin pitkäaikaisiin kasvunäkymiin liittyvästä riippumattomasta tiedosta. Palaa sivun yläosaan. Brown s Lineaarinen eli kaksinkertainen eksponentiaalinen tasoittaminen. SMA-mallit ja SES-mallit olettavat, että ei ole olemassa suuntausta kaikenlaisia ​​tietoja, jotka ovat yleensä OK tai ainakin ei-liian-huono 1-askel eteenpäin ennusteet, kun tiedot ovat suhteellisesti noi syy, ja niitä voidaan muokata siten, että ne sisältävät lineaarisen lineaarisen kehityksen, kuten edellä on esitetty. Mitä lyhyen aikavälin trendeihin Jos sarjassa on vaihteleva kasvuvauhti tai syklinen kaava, joka erottuu selkeästi melusta, ja jos on tarpeen ennustetaan enemmän kuin 1 jakso eteenpäin, paikallisen trendin estimointi saattaa myös olla kysymys Yksinkertainen eksponentiaalinen tasoitusmalli voidaan yleistää lineaarisen eksponenttien tasoituksen LES-mallin saamiseksi, joka laskee paikalliset arviot sekä tasosta että trendistä. Yksinkertaisin aikamuuttuva trendi malli on Brownin lineaarinen eksponentiaalinen tasoitusmalli, jossa käytetään kahta erilaista tasoitettua sarjaa, jotka keskittyvät eri ajankohtiin. Ennuskaavan kaava perustuu kahden keskuksen välisen linjan ekstrapoloimiseen. Holt s: n hienostunut malli on Seuraavassa tarkastellaan Brownin lineaarisen eksponentiaalisen tasoitusmallin algebrallista muotoa, kuten yksinkertaisen eksponentiaalisen tasoitusmallin mallia, jota voidaan ilmaista monissa erilaisissa, mutta e Tämän mallin vakiomuoto ilmaistaan ​​tavallisesti seuraavasti: Let S tarkoittaa yksinkertaisesti tasoitettua sarjaa, joka saadaan soveltamalla yksinkertaista eksponentiaalista tasoitusta sarjaan Y, joka on S: n arvo ajanjaksolla t. Muista, että yksinkertaisen eksponentiaalisen tasoituksen alla tämä olisi Y: n ennuste ajanjaksolla t 1 Sitten S merkitsee kaksinkertaisen tasoitetun sarjan, joka saadaan käyttämällä yksinkertaista eksponentiaalista tasoitusta käyttäen samaa sarjaa S. Lopuksi Y: n ennustetta mille tahansa k 1 on annettu. Tämä tuottaa e 1 0 eli huijaa hieman ja anna ensimmäisen ennusteen olevan yhtä todellinen ensimmäinen havainto, ja e 2 Y 2 Y 1, jonka jälkeen ennusteet muodostetaan käyttämällä edellä olevaa yhtälöä, saadaan samat sovitut arvot kuten S ja S perustuva kaava, jos jälkimmäiset käynnistettiin käyttämällä S 1 S 1 Y 1 Tätä malliversiota käytetään seuraavalla sivulla, joka kuvaa eksponentiaalisen tasoituksen yhdistelmää kausittaisella säätöllä. Holt s Linear Exponential Smoothing. Brown s LES-malli laskee paikalliset arviot tasosta ja trendistä tasoittamalla tuoreita tietoja, mutta se, että se tekee niin yhdellä tasoitusparametrilla, rajoittaa tietomalleja, joita se kykenee sovittamaan tasolle ja suuntaukselle, eivät saa vaihdella at riippumatonta tasoa Holtin LES-malli käsittelee tätä ongelmaa sisällyttämällä kaksi tasoitusvaketta, yksi tasolle ja yksi trendille Joka kerta t, kuten Brownin mallissa, on paikallisen tason L t ja arvio T t paikallinen trendi Tässä ne lasketaan rekursiivisesti y: n arvosta t havaitussa ajanhetkessä t ja edellisistä tason ja trendin arvioista kahdella yhtälöllä, jotka soveltavat erikseen eksponenttista tasoitusta. Jos arvioitu taso ja trendi ajanhetkellä t-1 ovat vastaavasti L t 1 ja T t-1, niin ennuste Y t: lle, joka olisi tehty ajanhetkellä t-1, on yhtä kuin L t-1 T t-1 Kun todellinen arvo havaitaan, taso lasketaan rekursiivisesti interpoloimalla Yt: n ja sen ennusteen L t-1 T t-1 välillä käyttäen painotuksia ja 1. Arvioitua tasoa, eli L t Lt 1: n muutosta voidaan tulkita meluisaksi mittaukseksi trendi ajankohtana t Trendin päivitetty arvio arvioidaan sitten rekursiivisesti interpoloimalla L: n välillä t L t 1 ja edellisen trendin trendin T t-1 käyttäen painotasoja ja 1. Trenditasoitusvakion tulkinta on sama kuin tason tasoitusvakio. Mallit, joilla on pieniä arvoja, olettavat, että trendi muuttuu vain suuremmalla hitaudella, kun taas suurempien mallien oletetaan muuttuvan nopeammin. Suuri malli uskoo, että kaukana oleva tulevaisuus on hyvin epävarma, koska trendien arvioinnin virheet tulevat melko tärkeiksi, kun ennustetaan enemmän kuin yksi aika edellä. Palaa alkuun Sivutaso tasoittaa ja voidaan arvioida tavallisella tavalla minimoimalla yhden askeleen ennusteiden keskimääräinen neliövirhe. Kun Statgraphicsissa tämä tehdään, arviot osoittavat olevan 0 3048 ja 0 008. tarkoittaa, että mallissa oletetaan, että trendi vaihtelee hyvin vähän ajanjaksosta toiseen, joten pohjimmiltaan tämä malli yrittää arvioida pitkän aikavälin trendin. Analogisesti käsitteen "keskiarvot" se paikallisen tason sarja, keskimääräinen ikä, jota käytetään paikallisen trendin arvioinnissa, on verrannollinen 1: een, mutta ei täsmälleen samaa tasoa. Tässä tapauksessa 1 0 006 125 Tämä on tarkka luku koska tarkkuuden tarkkuus ei ole todellakaan 3 desimaalin tarkkuudella, mutta se on samaa yleistä suuruusluokkaa kuin näytteen koko 100, joten tämä malli on keskimäärin melko paljon historiaa trendin arvioimiseksi. Alla oleva taulukko osoittaa, että LES-malli arvioi jonkin verran suurempaa paikallista suuntausta sarjan lopussa kuin SES-trendimallissa arvioitu jatkuva kehitys. Myös arvioitu arvo on lähes identtinen SES-mallin kanssa sovittamalla tai ilman suuntausta , joten tämä on melkein sama malli. Nyt nämä näyttävät kohtuullisilta ennusteiksi mallilta, jonka pitäisi arvioida paikallista suuntausta. Jos näet silmämunin tämän tontin, näyttää siltä, ​​että paikallinen trendi on kääntynyt alaspäin lopussa sarja Wh at on tapahtunut Tämän mallin parametreja on arvioitu minimoimalla 1-askeleen ennusteiden neliövirhe, ei pidemmän aikavälin ennusteita, jolloin trendi ei tee paljon eroa Jos kaikki olet tarkastelemassa ovat 1 - etenemisvirheitä, et näe suurempaa kuvaa suuntauksista yli sanoa 10 tai 20 jaksoa Jotta tämä malli olisi paremmin sopusoinnussa tietojen silmämunien ekstrapolointiin, voimme säätää manuaalisesti trendin tasoitusvakion niin, että se käyttää trendin estimointiin lyhyemmän perustan Esimerkiksi jos päätämme asettaa 0 1, paikallisen trendin arvioinnissa käytettävien tietojen keskimääräinen ikä on 10 jaksoa, mikä tarkoittaa, että lasketaan keskiarvo viimeisen 20 jakson aikana tai niin Tässä on se, mitä ennustettu tontti näyttää, jos asetamme 0 1 säilyttäen 0 3 Tämä näyttää intuitiivisesti kohtuulliselta tässä sarjassa, vaikkakin on todennäköisesti vaarallista ekstrapoloida tämä trendi yli 10 jaksoa tulevaisuudessa. Mitä virhestatuksista tässä on mallivertailu f tai edellä kuvatut kaksi mallia sekä kolme SES-mallia SES-mallin optimaalinen arvo on noin 0, mutta vastaavilla tuloksilla, joilla on hieman enemmän tai vähemmän vastetta, saadaan vastaavasti 0 5 ja 0 2. Holtin lineaarinen exp-tasoitus alfa 0 3048 ja beeta 0 008. B Holtin lineaarinen pikselointi alfa 0 3: lla ja beeta 0 1. C Yksinkertainen eksponenttinen tasaus alfa 0 5. D Yksinkertainen eksponenttinen tasoitus alfa 0 3. E Yksinkertainen eksponenttinen tasaus alfa 0 2: lla. Tietojesi tilastot ovat lähes samanlaisia, joten voimme todellakin tehdä valinnan perustuen 1-askeleen ennusteisiin virheisiin datanäytteessä. Meidän on pudottava muut näkökohdat. Jos uskomme vahvasti, että on järkevää perustaa nykyinen trenditieto siitä, mitä on tapahtunut viimeisen 20 ajanjakson aikana tai niin, voimme tehdä tapauksen LES-mallille, jossa on 0 3 ja 0 1 Jos haluamme olla agnostisia siitä, onko paikallinen suuntaus, niin yksi SES-malleista voisi olisi helpompi selittää ja antaa myös enemmän middl e-of-the-road - ennusteet seuraaville viideksi tai kymmenelle jaksolle Palaa sivun yläreunaan. Mikä suuntaus-ekstrapolointi on paras horisontaalinen vai lineaarinen? Empiirinen näyttö viittaa siihen, että jos tietoja on jo jo tarpeellista inflaatiota varten, niin voi olla varomaton ekstrapoloida lyhytaikaisia ​​lineaarisia suuntauksia hyvin pitkälle tulevaisuuteen. Tänään näkyvät trendit voivat hidastua tulevaisuudessa erilaisten syiden vuoksi, kuten tuotteiden vanhentumisesta, lisääntyneestä kilpailusta ja syklisistä laskusuhdanteista tai nousuista teollisuudessa. Siksi yksinkertainen eksponentiaalinen tasoitustoimet tekevät usein parempaa näytteenottotapahtumaa kuin muutoin olisi odotettavissa, vaikka sen naiivi horisontaalinen suuntaus ekstrapolaatiosta Lineaarisen eksponentiaalisen tasoitusmallin vaimennetut trendimuutokset ovat myös käytännössä usein käytännössä esillä konservatiivisuuden muistiinpanossa sen suuntausennusteisiin. Vaimennettu trendi LES-malli voidaan toteuttaa ARIMA-mallin erityistilanteena, erityisesti ARIMA 1,1,2-mallina. Luottamusvälit arou eksponentiaalisten tasoitusmallien tuottamat pitkän aikavälin ennusteet, tarkastelemalla niitä ARIMA-mallien erikoistapauksina Varo, etteivät kaikki ohjelmat laske luottamusvälit näille malleille oikein Luottamusvälien leveys riippuu mallin RMS-virheestä, tyypistä yksinkertaisen tai lineaarisen tasoituksen taso iii tasoitusvakion s ja iv lukema ennusteiden aikaisempien jaksojen lukumäärä Yleensä välejä levitetään nopeammin, kun ne tulevat suuremmiksi SES-mallissa ja ne levittyvät paljon nopeammin, kun ne ovat lineaarisia eikä yksinkertaisia tasoitus on käytössä Tätä aihetta käsitellään edelleen huomautusten ARIMA-malleissa. Palaa sivun yläosaan.