تحريك متوسط توقعات الاتجاه

التنبؤ مع تحليل السلاسل الزمنية ما هو التنبؤ التنبؤ هو الأسلوب الذي يستخدم على نطاق واسع في تحليل السلاسل الزمنية للتنبؤ متغير الاستجابة، مثل الأرباح الشهرية، أداء الأسهم، أو أرقام البطالة، لفترة محددة من الزمن. وتستند التنبؤات إلى أنماط في البيانات الموجودة. علی سبیل المثال، یمکن لمدیر المستودع أن یعکس کمیة المنتج المطلوب خلال الأشھر الثلاثة التالیة بناء علی ال 12 شھرا السابقة من الطلبات. يمكنك استخدام مجموعة متنوعة من أساليب التسلسل الزمني، مثل تحليل الاتجاهات، والتحلل، أو تجانس أسي واحد، لنمذجة الأنماط في البيانات واستقراء تلك الأنماط إلى المستقبل. اختيار طريقة تحليل ما إذا كانت أنماط ثابتة (ثابت مع مرور الوقت) أو ديناميكية (تغيير مع مرور الوقت)، وطبيعة الاتجاه والمكونات الموسمية، وإلى أي مدى إلى الأمام تريد التنبؤ. قبل إنتاج التنبؤات، تناسب العديد من النماذج المرشحة للبيانات لتحديد أي نموذج هو الأكثر استقرارا ودقة. توقعات لتحليل المتوسط ​​المتحرك القيمة المجهزة في الوقت t هي المتوسط ​​المتحرك غير المركزة في الوقت t -1. والتنبؤات هي القيم المجهزة في الأصل المتوقع. إذا كنت تتوقع 10 وحدات الوقت المقبلة، فإن القيمة المتوقعة في كل مرة تكون القيمة المجهزة في الأصل. وتستخدم البيانات حتى المنشأ لحساب المتوسطات المتحركة. يمكنك استخدام طريقة المتوسط ​​المتحرك الخطي من خلال حساب المتوسطات المتحركة المتتالية. وغالبا ما تستخدم طريقة المتوسطات الخطية المتحركة عندما يكون هناك اتجاه في البيانات. أولا، حساب وتخزين المتوسط ​​المتحرك للسلسلة الأصلية. ثم حساب وتخزين المتوسط ​​المتحرك للعمود المخزن سابقا للحصول على المتوسط ​​المتحرك الثاني. في التنبؤ ساذجة، والتنبؤ الوقت t هو قيمة البيانات في الوقت t -1. إن استخدام المتوسط ​​المتحرك للمتوسط ​​مع المتوسط ​​المتحرك للطول الأول يعطي التنبؤ الساذج. التنبؤات لتحليل تجانس أسي واحد القيمة المجهزة في الوقت t هي القيمة الملساء في الوقت t-1. والتنبؤات هي القيمة المجهزة في الأصل المتوقع. إذا كنت تتوقع 10 وحدات الوقت المقبلة، فإن القيمة المتوقعة في كل مرة تكون القيمة المجهزة في الأصل. يتم استخدام البيانات تصل إلى أصل للتجانس. وفي التنبؤ الساذج، فإن التنبؤ بالوقت t هو قيمة البيانات في الوقت t-1. أداء تجانس أسي واحد مع وزن واحد للقيام التنبؤ ساذجة. توقعات لتحليل التجانس الأسي المزدوج يستخدم التجانس الأسي المزدوج مكونات المستوى والاتجاه لتوليد التنبؤات. والتوقعات الخاصة بالفترات m القادمة من نقطة في الوقت t هي L t مت t. حيث L t هو المستوى و T t هو الاتجاه في الوقت t. سيتم استخدام البيانات حتى وقت الأصل المتوقع للتجانس. التوقعات لطريقة الشتاء يستخدم أسلوب الشتاء مستوى، والاتجاه، والمكونات الموسمية لتوليد التنبؤات. والتوقعات الخاصة بالفترات m القادمة من نقطة في وقت t هي: حيث L t هو المستوى و T t هو الاتجاه في الوقت t، مضروبا في (أو تضاف إلى نموذج إضافي) المكون الموسمية للفترة نفسها من السنة الماضية. يستخدم وينترس ميثود البيانات حتى وقت الأصل المتوقع لتوليد متوسط ​​التوقعات. متوسط ​​متوسط ​​بيانات السلاسل الزمنية (الملاحظات متباعدة بالتساوي في 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 تحاول معرفة بعض الأرقام التي تغير غالبا ما يكون أفضل ما يمكنك القيام به هو حساب المتوسط ​​المتحرك. المطالبات المستمرةمحتوى متوسط ​​التنبؤات المتوقعة. كما قد تخمن أننا نبحث في بعض من أكثر الأساليب بدائية للتنبؤ. ولكن نأمل أن تكون هذه مقدمة مفيدة على الأقل لبعض قضايا الحوسبة المتعلقة بتنفيذ التنبؤات في جداول البيانات. في هذا السياق سوف نستمر من خلال البدء في البداية والبدء في العمل مع توقعات المتوسط ​​المتحرك. نقل متوسط ​​التوقعات. الجميع على دراية بتحرك توقعات المتوسط ​​بغض النظر عما إذا كانوا يعتقدون أنهم. جميع طلاب الجامعات القيام بها في كل وقت. فكر في درجاتك االختبارية في الدورة التي ستحصل فيها على أربعة اختبارات خالل الفصل الدراسي. لنفترض أنك حصلت على 85 في الاختبار الأول. ما الذي يمكن أن تتنبأ به لنتيجة الاختبار الثانية ما رأيك بأن معلمك سوف يتنبأ بنتيجة الاختبار التالية ما رأيك في أن أصدقائك قد يتنبأون بنتيجة الاختبار التالية ما رأيك في توقع والديك لنتيجة الاختبار التالية بغض النظر عن كل بلابينغ كنت قد تفعل لأصدقائك وأولياء الأمور، هم ومعلمك من المرجح جدا أن نتوقع منك الحصول على شيء في مجال 85 كنت حصلت للتو. حسنا، الآن دعونا نفترض أنه على الرغم من الترويج الذاتي الخاص بك إلى أصدقائك، وكنت أكثر من تقدير نفسك والشكل يمكنك دراسة أقل للاختبار الثاني وحتى تحصل على 73. الآن ما هي جميع المعنيين وغير مدرك الذهاب إلى توقع أن تحصل على الاختبار الثالث هناك اثنين من المرجح جدا النهج بالنسبة لهم لوضع تقدير بغض النظر عما إذا كانوا سوف تقاسمها معك. قد يقولون لأنفسهم، هذا الرجل هو دائما تهب الدخان حول ذكائه. هيس الذهاب للحصول على آخر 73 إذا هيس محظوظا. ربما كان الوالدان يحاولان أن يكونا أكثر داعما ويقولان: كوتيل، حتى الآن حصلت على 85 و 73، لذلك ربما يجب أن تحصل على حوالي (85 73) 2 79. أنا لا أعرف، ربما لو كنت أقل من الحفلات و ويرنت يهتز في كل مكان في العالم، وإذا كنت بدأت تفعل الكثير من الدراسة يمكن أن تحصل على أعلى score. quot كل من هذه التقديرات تتحرك في الواقع متوسط ​​التوقعات. الأول يستخدم فقط أحدث درجاتك للتنبؤ بأدائك المستقبلي. وهذا ما يطلق عليه توقعات المتوسط ​​المتحرك باستخدام فترة واحدة من البيانات. والثاني هو أيضا متوسط ​​التوقعات المتحركة ولكن باستخدام فترتين من البيانات. دعونا نفترض أن كل هؤلاء الناس خرق على العقل العظيم لديك نوع من سكران قبالة لكم وتقرر أن تفعل بشكل جيد على الاختبار الثالث لأسباب خاصة بك ووضع درجة أعلى أمام كوتاليسكوت الخاص بك. كنت تأخذ الاختبار ودرجاتك هو في الواقع 89 الجميع، بما في ذلك نفسك، وأعجب. حتى الآن لديك الاختبار النهائي للفصل الدراسي القادمة وكالمعتاد كنت تشعر بالحاجة إلى غواد الجميع في جعل توقعاتهم حول كيف ستفعل على الاختبار الأخير. حسنا، نأمل أن ترى هذا النمط. الآن، ونأمل أن تتمكن من رؤية هذا النمط. ما الذي تعتقده هو صافرة الأكثر دقة بينما نعمل. الآن نعود إلى شركة التنظيف الجديدة التي بدأتها شقيقة نصف استدارة دعا صافرة بينما نعمل. لديك بعض بيانات المبيعات السابقة التي يمثلها القسم التالي من جدول بيانات. نعرض البيانات لأول مرة لتوقعات المتوسط ​​المتحرك لمدة ثلاث سنوات. يجب أن يكون إدخال الخلية C6 الآن يمكنك نسخ صيغة الخلية هذه إلى الخلايا الأخرى من C7 إلى C11. لاحظ كيف يتحرك المتوسط ​​على أحدث البيانات التاريخية ولكنه يستخدم بالضبط ثلاث فترات أحدث متاحة لكل تنبؤ. يجب أن تلاحظ أيضا أننا لسنا بحاجة حقا لجعل التنبؤات للفترات الماضية من أجل تطوير أحدث توقعاتنا. وهذا يختلف بالتأكيد عن نموذج التجانس الأسي. وشملت إيف التنبؤات كوتاباستكوت لأننا سوف استخدامها في صفحة الويب التالية لقياس صحة التنبؤ. الآن أريد أن أعرض النتائج المماثلة لمتوسطين توقعات المتوسط ​​المتحرك. يجب أن يكون إدخال الخلية C5 الآن يمكنك نسخ صيغة الخلية هذه إلى الخلايا الأخرى من C6 إلى C11. لاحظ كيف الآن فقط اثنين من أحدث القطع من البيانات التاريخية تستخدم لكل التنبؤ. مرة أخرى لقد قمت بتضمين التنبؤات اقتباسا لأغراض التوضيح واستخدامها لاحقا في التحقق من صحة التوقعات. بعض الأمور الأخرى التي من الأهمية أن تلاحظ. وبالنسبة للمتوسط ​​المتحرك للمتوسط ​​m، لا يتوقع إلا أن تستخدم معظم قيم البيانات الأخيرة في التنبؤ. لا شيء آخر ضروري. وبالنسبة للتنبؤ المتوسط ​​المتحرك للمتوسط ​​m، عند التنبؤ بالتنبؤات، لاحظ أن التنبؤ الأول يحدث في الفترة m 1. وستكون هاتان المسألتان مهمتين جدا عند تطوير الشفرة. تطوير المتوسط ​​المتحرك المتحرك. الآن نحن بحاجة إلى تطوير رمز لتوقعات المتوسط ​​المتحرك التي يمكن استخدامها أكثر مرونة. تتبع التعليمات البرمجية. لاحظ أن المدخلات هي لعدد الفترات التي تريد استخدامها في التوقعات ومصفوفة القيم التاريخية. يمكنك تخزينه في أي المصنف الذي تريده. وظيفة موفينغافيراج (تاريخي، نومبروفريودس) كما واحد إعلان وتهيئة المتغيرات ديم البند كما متغير عداد خافت كما عدد صحيح تراكم خافت كما أحادي ديم تاريخي الحجم كما عدد صحيح تهيئة المتغيرات عداد 1 تراكم 0 تحديد حجم الصفيف التاريخي تاريخ سيز التاريخية. الكونت كونتر 1 إلى نومبروفريودس تجميع العدد المناسب من أحدث القيم التي تمت ملاحظتها سابقا تراكم تراكم تاريخي (تاريخي - عدد نومبريوفريودس عداد) موفينغافيراج تراكوم نومبروفريودس سيتم شرح التعليمات البرمجية في الصف. تريد وضع الوظيفة على جدول البيانات بحيث تظهر نتيجة الحساب حيث ترغب في ما يلي.