Rumus Bewegende Gemiddelde Met Lineêre Tendens

Lineêre tendens model As die veranderlike van belang is 'n tydreeks, dan is dit natuurlik belangrik om te identifiseer en pas enige sistematiese tyd patrone wat teenwoordig mag wees. Beskou weer die veranderlike X1 wat ontleed op die bladsy vir die gemiddelde model. en dink dat dit 'n tydreeks. Die grafiek lyk soos volg: (Die lêer bevat hierdie data en die onderstaande modelle kan hier gevind word.) Daar is inderdaad 'n voorstel van 'n tyd patroon, naamlik dat die plaaslike gemiddelde waarde blyk ietwat hoër aan die einde van die reeks as by die begin. Daar is verskeie maniere waarop 'n verandering in die gemiddelde met verloop van tyd kan gemodelleer word. Moontlik is dit ondergaan 'n 8220step change8221 op 'n sekere punt. Trouens, die steekproefgemiddelde van die eerste 15 waardes van X1 is 32.3 met 'n standaard fout van 2,6, en die steekproefgemiddelde van die afgelope 15 waardes is 44.7 met 'n standaard fout van 2,8. As 95 vertrouensintervalle vir hierdie twee middele word bereken (ongeveer) deur die byvoeging of af te trek twee standaard foute, moenie die intervalle nie oorvleuel, sodat die verskil in gemiddeldes is statisties baie belangrik. As daar 'n onafhanklike bewyse vir 'n skielike verandering in die gemiddelde in die middel van die monster, dan is dit dalk sin maak om die data op te breek in deelversamelings of anders pas 'n regressiemodel met 'n fopspeen veranderlike waarvan die waarde gelyk aan nul tot die punt waarteen die verandering plaasgevind het en gelyk aan 1 daarna. Die beraamde koëffisiënt van so 'n veranderlike sal die grootte van die verandering te meet. Nog 'n moontlikheid is dat die plaaslike gemiddelde geleidelik toeneem met verloop van tyd, dit wil sê dat daar 'n konstante tendens. As dit die geval is, dan is dit dalk gepas wees om 'n skuins lyn pas eerder as 'n horisontale lyn om die hele reeks. Dit is 'n lineêre tendens model. ook bekend as 'n tendens-lyn model. Dit is 'n spesiale geval van 'n eenvoudige regressie model waarin die onafhanklike veranderlike is net 'n tyd indeks veranderlike, naamlik 1, 2, 3 of 'n ander eweredig gespasieerde ry getalle. Wanneer dit word beraam deur regressie, die neiging lyn is die unieke lyn wat die som van kwadrate van die data, gemeet in die vertikale rigting verminder. (Meer inligting oor hierdie en ander eienskappe van regressiemodelle word in die regressie bladsye op hierdie webwerf.) As jy plot die data in Excel, kan jy net regs-kliek op die grafiek en kies quotAdd Trendlinequot van die pop-up menu om 'n tendens lyn klap op dit. Jy kan ook die tendenslyn opsies gebruik om R-kwadraat en die beraamde helling en afsnit, maar geen ander numeriese afvoer te vertoon, soos hier gewys word: Die afsnit van die tendens lyn (die punt waar die lyn kruis die y-as) is 30,5 en sy helling (die toename per periode) is 0,516. Meer besonderhede kan verkry word deur die pas van die regressiemodel met behulp van statistiese sagteware soos RegressIt. Hier is 'n paar van die standaard uitset wat deur RegressIt, insluitend 50 vertroue bande om die regressielyn: (. Die tyd indeks veranderlike is vernoem T in hierdie datastel)-R kwadraat vir hierdie model is 0,143, wat beteken dat die variansie van die regressiemodelle foute is 14,3 minder as die variansie van die gemiddelde modelle foute, dit wil sê die model het 8220explained8221 14.3 van die variansie in X1. Aangepaste R-kwadraat, wat is 0,112, is die fraksie van die vierkante van die standaardfout van die regressie is minder as die variansie van die gemiddelde modelle foute, en dit is 'n onbevooroordeelde maatstaf van die fraksie van variansie wat verklaar het. (Sien hierdie bladsy vir 'n meer deeglike bespreking van R-kwadraat en aangepas R-kwadraat.) So, die lineêre tendens model te verbeter 'n bietjie op die gemiddelde model vir hierdie tyd reeks. Is die verbetering statisties beduidend te help beantwoord daardie vraag, kan ons kyk na die t-statistiek van die helling koëffisiënt, wie se waarde is 2.16 en die gepaardgaande p-waarde, wat is 0,039. Hierdie statistieke dui daarop dat die beraamde helling verskil van nul by (beter as) die 0.05 vlak van betekenis, sodat die model gaan dat konvensionele toets, maar nie deur 'n lot. As die doel van die analise is om te voorspel wat volgende gaan gebeur, die belangrikste kwessie in die vergelyking van die modelle is die mate waarin hulle verskillende voorspellings. Hier is 'n tabel en grafiek van die voorspelling dat die lineêre tendens model produseer vir X1 in tydperk 31, met 50 vertroue perke: En hier is die ooreenstemmende vooruitskatting deur die gemiddelde model: Let daarop dat die gemiddelde model8217s punt Voorspelling vir tydperk 31 (38,5 ) is byna dieselfde as die onderste 50 perk (38.2) vir die lineêre tendens model8217s skatting. Rofweg gesproke, die gemiddelde model voorspel dat daar 'n 50 kans waarneem 'n waarde minder as 38,5 in tydperk 31, terwyl die lineêre tendens model voorspel dat daar slegs 'n 25 kans dat dit gebeur. Watter model moet gekies word Die data argumenteer ten gunste van die lineêre tendens model, hoewel oorweging ook gegee moet word om die vraag of dit logies om te aanvaar dat hierdie reeks het 'n bestendige opwaartse neiging (in teenstelling, sê, geen tendens of 'n lukraak veranderende tendens), wat gebaseer is op alles wat bekend is daaroor. Die tendens wat na raming is uit hierdie voorbeeld van data is statisties beduidend, maar nie oorweldigend so. Hier is 'n grafiek van 'n ander veranderlike, X2, wat 'n baie sterker opwaartse neiging toon: As 'n lineêre tendens model is toegerus, is die volgende resultate verkry, met 95 vertroue perke getoon: R-kwadraat is 92 vir hierdie model wat beteken dat dit baie goed, reg Wel, nee. Die reguit lyn nie eintlik doen 'n baie goeie werk van die opneem van die fyn detail in die tyd patroon. Hier is 'n plot van die foute (8220residuals8221) van die model teenoor tyd: Dit is hier te sien (en was ook duidelik op die regressielyn plot, as jy mooi kyk) wat die lineêre tendens model vir X2 het 'n neiging om 'n fout te maak van die dieselfde teken vir baie tye in 'n ry. Hierdie tendens word gemeet in statistiese terme van die lag-1 outokorrelasie en Durbin-Watson-statistiek. As daar is geen tyd patroon, moet die lag-1 outokorrelasie baie naby aan nul, en die Durbin-Watson-statistiek behoort baie naby aan 2, wat nie die geval hier te wees. As die model het daarin geslaag om te onttrek al die quotsignalquot van die data, behoort daar geen patroon glad in die foute wees: die fout in die volgende tydperk moet nie gekorreleer met 'n vorige foute. Die lineêre tendens model natuurlik nie die outokorrelasie toets in hierdie geval. As ons is geïnteresseerd in die gebruik van die model om die toekoms te voorspel. die feit dat 8 uit sy laaste 9 foute positief gewees het en hulle blyk te wees erger is rede tot kommer. Hier is 'n grafiek van die voorspellings, tesame met die voorspelling en 95 vertrouensinterval vir tydperk 31. Die voorspelling blyk duidelik te laag te wees, gegewe wat X2 is die afgelope tyd doen en gegee wat in die verlede dit het nie 'n neiging om vinnig te wys terug te keer na die regressielyn ná weg dwaal daaruit. Vir hierdie tyd reeks, sou 'n beter model 'n ewekansige-stap-met-drif model wees. wat bloot voorspel dat die volgende period8217s waarde dieselfde as die huidige period8217s waarde, plus 'n konstante is. Die standaardafwyking van die foute gemaak deur die ewekansige-stap-met-drif model is eenvoudig die standaard afwyking van die tydperk tot tydperk verandering (die sogenaamde 8220first difference8221) van die veranderlike wat 1,75 vir X2. Dit is aansienlik minder as die standaard fout van die regressie vir die lineêre tendens model, wat is 2.28. Die ewekansige-stap-met-drif model sal die waarde van X2 voorspel in tydperk 31 tot effens bo sy waargeneem waarde in tydperk 30, wat hier meer realistiese lyk. Hoewel tendens lyne het hul gebruike as visuele hulpmiddels, hulle is dikwels swak vir doeleindes van voorspelling buite die historiese omvang van die data. Die meeste tyd reeks wat ontstaan ​​in die natuur en die ekonomie nie optree asof daar reguit lyne in die ruimte vas waaraan hulle wil 'n paar dae terug. Inteendeel, hulle vlakke en tendense ondergaan evolusie. Die lineêre tendens model probeer om die helling en afsnit wat die beste gemiddelde fiks te gee aan al die afgelope data te vind, en ongelukkig sy afwyking van die data is dikwels grootste heel aan die einde van die tyd reeks (die 8220business end8221 as ek 'n beroep dit), waar die voorspelling aksie wanneer ek probeer om 'n veronderstelde lineêre tendens in die toekoms projekteer, wil ons graag die huidige waardes van die helling en afsnit weet - dit wil sê die waardes wat die beste geskik is om die volgende paar tydperke data sal gee. Ons sal sien dat ander voorspellingsmodelle dikwels 'n beter werk van dit te doen as die eenvoudige lineêre tendens model. (Terug na bo.) Vir meer bespreking van die lineêre tendens model, en sy vergelyking met die gemiddelde model vir ander data monster, sien bladsye 12-16 van die opdragstuk: 8220Review van basiese statistiek en die eenvoudigste voorspelling model: die gemiddelde model.8221 vir volledige besonderhede oor hoe die helling en afsnit is na raming en hoe vertroue perke vir voorspellings word bereken, sien die wiskunde van eenvoudige regressie page. Peramalan (vooruitskatting) merupakan suatu Proses geskatte keadaan pada MVSA Yang Akan Datang dengan menggunakan data di masa Lalu (Adam Dan Ebert, 1982). Awat (1990) menjelaskan bahwa peramalan merupakan kegiatan teller aan mengetahui Waardering: variabel Yang dijelaskan (veranderlike dependen) pada MVSA Akan Datang dengan mempelajari veranderlike Onafhanklike pada MVSA Lalu, yaitu dengan menganalisis Pola data Dan melakukan ekstrapolasi bagi Waardering:-Waardering: MVSA Datang. Metode peramalan kuantitatif dijelaskan Supranto (2000) terdiri dari Metode pertimbangan, Metode regresi, Metode kecendrungan (tendens metode), Metode insette uitset, dan Metode ekonometrika. Metode kecendrungan (tendens metode) menggunakan suatu fungsi seperti Metode regresi dengan veranderlike X menunjukkan waktu. Tepat tidaknya peramalan ditentukan oleh Kriteria yaitu berkaitan dengan passingstoetse Yang menunjukkan bagaimana model peramalan dapat menghasilkan peramalan Yang Baik. Selain itu ada Tiga Kriteria Yang perlu teller aan dipertimbangkan, yaitu: 2) Faktor biaya peramalan Dan 3) Faktor kemudahan. Penentuan ketepatan peramalan pada umumnya berdasarkan beberapa Metode, yaitu Waardering: Sidik Ragam (F-toets), Koefisien determinasi, Kuadrat Tengah Galat (gemiddelde-kwadraat fout (MSE), Dan Persentase Galat (persentasiefout (PE)). Deret waktu n basiese kumpulan data - data Yang merupakan data historis punte suatu periode waktu tertentu. data yang dapat dijadikan deret waktu harus bersifat kronologis, artinya data harus mempunyai periode waktu Yang berurutan. Misalnya data penjualan suatu bedrijfs - Antara ervaring 2006-2011, Maka datanya n basiese penjualan ervaring ervaring 2006 jaar oud 2007 jaar oud 2008 jaar oud 2009 jaar oud 2010, as ervaring 2011. data runtun waktu (tydreekse) merupakan data Yang dikumpulkan, dicatat, term of diobservasi sepanjang waktu secara berurutan. Periode waktu dapat menggunakan jaar oud, kuartal, Bulan, minggu, hari term of konfyt. Runtut waktu dianalisis teller aan menemukan Pola variasi MVSA Lalu. Análisis deret waktu (tydreeksanalise) dipakai teller aan meramalkan kejadian di masa yang akan dating berdasarkan urutan waktu sebelumnya. Ada beberapa Teknik teller aan meramalkan kejadian di masa yang akan Datang berdasarkan karakteristik data, misalnya Teknik glad, Teknik siklus, dan Teknik musiman. Tendens n basiese pergerakan jangka Panjang punte suatu kurun waktu Yang kadang-kadang dapat digambarkan dengan Garis DanyWeb term of kurva mulus. Deret waktu teller aan Besigheid Dan Ekonomie, Yang Calabria n basiese teller aan melihat tendens (term of tendens-siklus) sebagai perubahan dengan halus dari waktu ke waktu. Pada kenyataannya, anggapan bahwa tendens dapat diwakili oleh beberapa fungsi sederhana seperti Garis DanyWeb sepanjang periode teller aan tydreekse Yang diamati jarang ditemukan. Seringkali fungsi tersebut FACILE dicocokkan dengan kurva tendens pada suatu kurun waktu Karena dua alasan, yaitu fungsi tersebut menyediakan beberapa indikasi Arag algemeen dari ernstig Yang diamati, dan dapat dihilangkan dari ernstig aslinya teller aan mendapatkan Gambar musiman lebih jelas. Ada Tiga tendens Yang diigunakan teller aan meramalkan pergerakan keadaan pada MVSA Yang Akan Datang, yaitu: Sering Kali data deret waktu Jika digambarkan ke punte plot mendekati Garis luruus. Deret waktu seperti inilah Yang termasuk punte tendens liniêre. Persamaan tendens liniêre n basiese sebagai berikut: dengan Waardering: 'n Dan b diperoleh dari formule: Dimana Yt menunjukan Waardering: taksiran Y pada Waardering: t tertentu. Sedangkan n n basiese Waardering: onderskep dari Y, artinya Waardering: Yt akkan SAMA dengan n Jika Waardering: t 0. Kemudian b n basiese Waardering: helling. artinya Besar kenaikan Waardering: Yt pada setiap Waardering: t. Dan Waardering: t die gebruiker n basiese Waardering: tertentu Yang menunjukan periode waktu. Tendens liniêre Positif 4. Memilih tendens Calabria teller aan membuat suatu keputusan yang akan dilakukan di masa yang akan Datang berdasarkkan deret waktu diperlukan suatu Metode peramalan yang paling Baik sehingga memiliki Waardering: kesalahan Yang cenderung kecil. Terdapat beberapa Cara teller aan menentukan Metode peramalan mana yang akan dipilih sebagai Metode peramalan yang paling Baik, diantaranya gemiddelde-kwadraat fout (MSE). Teller aan Mencari MSE digunakan rumus sebagai berikut: Dimana Waardering: e n basiese selisih Antara Waardering: Y dengan peramalan (Yt). Model Yang memiliki MSE paling kecil n basiese model persamaan yang paling baik. Peramalan merupakan aktivitas fungsi Besigheid Yang memperkirakan penjualan Dan Use Producten sehingga Producten-Producten itu dapat dibuat punte kuantitas Yang tepat. Peramalan merupakan dugaan terhadap permintaan yang akan Datang berdasarkan pada beberapa veranderlike peramal, Sering berdasarkan data deret waktu historis. Peramalan menggunakan Teknik-Teknik peramalan Yang bersifat formele maupun informele (Gaspersz, 1998). Kegiatan peramalan merupakan bagian integrale dari pengambilan keputusan Management. Peramalan mengurangi ketergantungan pada Hal-Hal Yang plaas Nog geen Pásti (intuitif). Peramalan memiliki sifat saling ketergantungan Antar divisie term of bagian. Kesalahan punte proyeksi penjualan Akan mempengaruhi pada ramalan anggaran, pengeluaran operasi, Arus kas, persediaan, dan sebagainya. Dua Hal pokok Yang harus diperhatikan punte Proses peramalan Yang akurat Dan bermanfaat (Makridakis, 1999): Pengumpulan data Yang relevan berupa inligting oor yang dapat menghasilkan peramalan Yang akurat. Pemilihan Teknik peramalan Yang tepat yang akan memanfaatkan inligting oor data Yang diperoleh semaksimal mungkin. Terdapat dua pendekatan teller aan melakukan peramalan yaitu dengan pendekatan kualitatif Dan pendekatan kuantitatif. Metode peramalan kualitatif digunakan Ketika data historis Niet tersedia. Metode peramalan kualitatif n basiese Metode subyektif (intuitif). Metode ini Dida Arkan pada inligting oor kualitatif. Basic Configuration inligting oor ini dapat memprediksi kejadian-kejadian di masa yang akan Datang. Keakuratan dari Metode ini sangat subjektif (materi Statistiek, UGM). Metode peramalan kuantitatif dapat dibagi menjadi dua tipe, oorsaaklike Dan tydreekse. Metode peramalan oorsaaklike meliputi faktor-faktor Yang berhubungan dengan veranderlike Yang diprediksi seperti die analise regresi. Peramalan tydreekse merupakan Metode kuantitatif teller aan menganalisis data MVSA lampau Yang Resef dikumpulkan secara teratur menggunakan Teknik Yang tepat. Hasilnya dapat dijadikan acuan teller aan peramalan Waardering: di masa yang akan Datang (Makridakis, 1999). Model deret berkala dapat digunakan dengan FACILE teller aan meramal, sedang model kausal lebih berhasil teller aan pengambilan keputusan Dan Your. Peramalan harus mendasarkan analisisnya pada Pola data yang ada. Empat Pola data Yang lazim ditemui punte peramalan (materi Statistiek, UGM): 1. Pola Horisontale Pola ini terjadi Bila data berfluktuasi di sekitar rata-ratanya. Producten Yang penjualannya Niet meningkat term of menurun selama waktu tertentu termasuk Account ini. Struktur datanya dapat digambarkan sebagai berikut ini. Pola musiman terjadi Bila Waardering: data dipengaruhi oleh faktor musiman (misalnya kuartal ervaring tertentu, bulanan term of hari-hari pada minggu tertentu). Struktur datanya dapat digambarkan sebagai berikut ini. Pola ini terjadi Bila data dipengaruhi oleh fluktuasi Ekonomie jangka Panjang seperti yang berhubungan dengan siklus Besigheid. Struktur datanya dapat digambarkan sebagai berikut. Pola Trend terjadi Bila Ada kenaikan term of penurunan sekuler jangka Panjang punte data. Struktur datanya dapat digambarkan sebagai berikut. Vooruitskatting n basiese peramalan term of Geskatte mengenai sesuatu Yang plaas Nog geen terjadi. Ramalan Yang dilakukan pada umumnya Akan berdasarkan data Yang terdapat di masa lampau Yang dianalisis dengan mengunakan Metode-Metode tertentu. Vooruitskatting diupayakan dibuat dapat meminimumkan pengaruh ketidakpastian tersebut, dengan kata lainbertujuan mendapatkan ramalanyang bisa meminimumkan kesalahan meramal (voorspelling fout) yang biasanya diukur dengan Gemiddelde Absolute Afwyking, Absolute Fout. Dan sebagainya. Peramalan merupakan Alat Bantu yang sangat penting punte perencanaan Yang efektif Dan efisien (Subagyo, 1986). Peramalan permintaan memiliki karakteristik tertentu Yang berlaku secara algemeen. Karakteristik ini harus diperhatikan teller aan menilai hasil suatu Proses peramalan permintaan Dan Metode peramalan yang digunakan. Karakteristik peramalan yaitu faktor penyebab Yang berlaku di masa Lalu diasumsikan Akan berlaku juga di masa yang akan Datang, dan peramalan tak pernah Sempurna, permintaan aktual selalu berbeda dengan permintaan Yang diramalkan (Baroto, 2002). Use berbagai model peramalan Akan memberikan Waardering: ramalan Yang berbeda Dan derajat dari galat ramalan (voorspelling fout) yang berbeda pula. Seni punte melakukan peramalan n basiese memilih model peramalan Calabria Yang mampu mengidentifikasi Dan menanggapi Pola aktivitas historis dari data. Model-model peramalan dapat dikelompokan ke punte dua Business Solutions Developer Utama, yaitu Metode kualitatif Dan Metode kuantitatif. Metode kuantitatif dikelompokkan ke punte dua Business Solutions Developer Utama, yaitu intrinsik Dan ekstrinsik. Metode kualitatif ditujukan teller aan peramalan terhadap Producten pen, pasar pen, Proses pen, perubahan wetenskap dari voorlichting, perubahan Teknologi, term of penyesuaian terhadap ramalan-ramalan berdasarkan Metode kuantitatif. Model kuantitatif intrinsik Sering disebut sebagai model-model deret waktu (tydreeksmodel). Model deret waktu Yang Popüler Dan algemeen diterapkan punte peramalan permintaan n basiese rata-rata bergerak (Moving gemiddeldes), pemulusan eksponensial (Eksponensiële Smoothing), Dan proyeksi kecenderungan (Trend Projeksie). Model kuantitatif ekstrinsik Sering disebut juga sebagai model kausal, dan yang Algemeen digunakan n basiese model regresi (Regressie Kousale model) (Gaspersz, 1998). 1. Gewig Bewegende Gemiddeldes (WBA) Model rata-rata bergerak menggunakan sejumlah data aktual permintaan yang baru teller aan membangkitkan Waardering: ramalan teller aan permintaan di masa yang akan Datang. Metode rata-rata bergerak Akan efektif diterapkan apabila permintaan pasar terhadap Producten diasumsikan stabil sepanjang waktu. Metode rata-rata bergerak terdapat dua Account, rata-rata bergerak Niet berbobot (Unweight Moving gemiddeldes) Dan rata-rata bobot bergerak (Gewig Moving gemiddeldes). Model rata-rata bobot bergerak lebih responsif terhadap perubahan Karena data dari periode yang baru biasanya diberi bobot lebih Besar. Rumus rata-rata bobot bergerak yaitu sebagai berikut. 2. Enkellopend Eksponensiële Smoothing (SES) Pola data Yang Niet stabil term of perubahannya Besar Dan bergejolak umumnya menggunakan model pemulusan eksponensial (Eksponensiële Smoothing Models). Metode Enkellopend Eksponensiële Smoothing lebih cocok digunakan teller aan meramalkan Hal-Hal Yang fluktuasinya secara acak (Niet teratur). Peramalan menggunakan model pemulusan eksponensial rumusnya n basiese sebagai berikut. Permasalahan algemeen Yang dihadapi apabila menggunakan model pemulusan eksponensial n basiese memilih konstanta pemulusan () yang diperirakan tepat. Waardering: konstanta pemulusan dipilih di Antara 0 Dan 1 Karena berlaku 0 LT LT 1. Apabila Pola historis dari data aktual permintaan sangat bergejolak term of Niet stabil dari waktu ke waktu, Waardering: Yang dipilih n basiese Yang mendekati 1. Pola historis dari data aktual permintaan Niet berfluktuasi term of betreffende dink stabil dari waktu ke waktu, Yang dipilih n basiese Yang nilainya mendekati Nol (Gaspersz, 1998). 3. Regresi liniêre model die analise Regresi liniêre n basiese suatu Metode Popüler teller aan berbagai macam permasalahan. Menurut Harding (1974) dua veranderlike yang digunakan, veranderlike x Dan veranderlike y, diasumsikan memiliki Kaitan Satu SAMA gelê Dan bersifat liniêre. Rumus perhitungan Regresi liniêre yaitu sebagai berikut. Y hasil peramalan n perpotongan dengan sumbu tegak b menyatakan helling term of kemiringan Garis regresi Ukuran Akurasi Peramalan Model-model peramalan Yang dilakukan kemudian divalidasi menggunakan sejumlah indikator. Indikator-indikator Yang Algemeen digunakan n basiese rata-rata penyimpangan absolut (Gemiddelde Absolute afwyking), rata-rata kuadrat terkecil (gemiddelde-kwadraat fout), rata-rata persentase kesalahan absolut (Gemiddelde Absolute persentasiefout), validasi peramalan (dop sein), dan pengujian kestabilan (Moving Range). 1. Gemiddelde Absolute Afwyking (MAD) Metode teller aan mengevaluasi Metode peramalan menggunakan Vrae dari kesalahan-kesalahan Yang absolut. Beteken Absolute Afwyking (MAD) mengukur ketepatan ramalan dengan merata-rata kesalahan dugaan (Waardering: absolut Masinga-Masinga kesalahan). MAD berguna Ketika mengukur kesalahan ramalan punte eenheid Yang SAMA sebagai deret Moedertaal. Waardering: MAD dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebegai berikut. 2. Mean Square Error (MSE) Gemiddelde Squared Fout (MSE) n basiese Metode gelê teller aan mengevaluasi Metode peramalan. Masinga-Masinga kesalahan term of Sisa dikuadratkan. Kemudian dijumlahkan Dan ditambahkan dengan Vrae observasi. Pendekatan ini mengatur kesalahan peramalan Yang Besar karena kesalahan-kesalahan itu dikuadratkan. Metode itu menghasilkan kesalahan-kesalahan sedang Yang kemungkinan lebih Baik teller aan kesalahan kecil, tetapi kadang menghasilkan perbedaan Yang Besar. 3. Gemiddelde Absolute persentasiefout (Mape) Gemiddelde Absolute persentasiefout (Mape) dihitung dengan menggunakan kesalahan absolut pada tiap periode dibagi dengan Waardering: observasi Yang nyata teller aan periode itu. Kemudian, merata-rata kesalahan persentase absolut tersebut. Pendekatan ini berguna Ketika ukuran term of Besar veranderlike ramalan itu penting punte mengevaluasi ketepatan ramalan. Mape mengindikasi seberapa Besar kesalahan punte meramal Yang dibandingkan dengan Waardering: nyata. 4. dop Signal Validasi peramalan dilakukan dengan dop Signal. Dop Signal n basiese suatu ukuran bagaimana baiknya suatu peramalan memperkirakan Waardering:-Waardering: aktual. Waardering: dop Signal dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebegai berikut. Dop sein Yang positif menunjukan bahwa Waardering: aktual permintaan lebih Besar daripada ramalan, sedangkan dop sein Yang negatif berarti Waardering: aktual permintaan lebih kecil daripada ramalan. Dop sein disebut Baik apabila memiliki RSFE Yang rendah, dan mempunyai positiewe fout Yang SAMA banyak term of seimbang dengan negatiewe fout. sehingga Waarmee dari dop sein mendekati Nol. Dop sein Yang Resef dihitung dapat dibuat Peta kontrol teller aan melihat kelayakkan data di punte batas kontrol op hierdie Dan batas kontrol VRAAG HIERONDER. 5. Moving Range (MR) Peta Moving Range dirancang teller aan membandingkan Waardering: permintaan aktual dengan Waardering: peramalan. Data permintaan aktual dibandingkan dengan Waardering: peramal pada periode Yang SAMA. Peta tersebut Huidige ontwikkeling ke periode yang akan Datang hingga dapat dibandingkan data peramalan dengan permintaan aktual. Peta Moving Range digunakan teller aan pengujian kestabilan sistem SEBAB-akibat Yang mempengaruhi permintaan. Rumus perhitungan Peta Moving Range n basiese sebagai berikut. Jika ditemukan Satu titik Yang berada diluar batas kendali pada SAAT peramalan diverifikasi Maka harus ditentukan apakah data harus diabaikan term of Mencari peramal pen. Jika ditemukan sebuah titik berada diluar batas kendali Maka harus diselidiki penyebabnya. Penemuan itu mungkin Saja membutuhkan penyelidikan Yang ekstensif. Jika ALLE titik berada di punte batas kendali, diasumsikan bahwa peramalan permintaan Yang dihasilkan Resef cukup Baik. Jika terdapat titik Yang berada di Luar batas kendali, jelas bahwa peramalan Yang didapat Minder Baik Dan harus direvisi (Gaspersz, 1998). Kegunaan Peta Moving Range ialah teller aan melakukan verifikasi hasil peramalan minste vierkant terdahulu. Jika Peta Moving Range menunjukkan keadaan diluar Kriteria kendali. Hal ini berarti terdapat data Yang Niet berasal dari sistem SEBAB-akibat Yang SAMA Dan harus dibuang Maka peramalan woordspeling harus diulangi lagi. Reblogged hierdie op ProfesorBisnis en gesê: Peramalan merupakan aktivitas fungsi Besigheid Yang memperkirakan penjualan Dan Use Producten sehingga Producten-Producten itu dapat dibuat punte kuantitas Yang tepat. Peramalan merupakan dugaan terhadap permintaan yang akan Datang berdasarkan pada beberapa veranderlike peramal, Sering berdasarkan data deret waktu historis. Peramalan menggunakan Teknik-Teknik peramalan Yang bersifat formele maupun informele (Gaspersz, 1998). Kegiatan peramalan merupakan bagian integrale dari pengambilan keputusan Management. Peramalan mengurangi ketergantungan pada Hal-Hal Yang plaas Nog geen Pásti (intuitif). Peramalan memiliki sifat saling ketergantungan Antar divisie term of bagian. Kesalahan punte proyeksi penjualan Akan mempengaruhi pada ramalan anggaran, pengeluaran operasi, Arus kas, persediaan, dan sebagainya. Dua Hal pokok Yang harus diperhatikan punte Proses peramalan Yang akurat Dan bermanfaat Maaf mas numpang Tanya. judul skripsi Punya ku kan tentang 8220Potensi pergerakan penumpang pada bandara8221 itu kira2 model rumus pendekatan Yang cocok teller aan menghitung potensi pergerakan tersebut Yang akurat Yang Mana ya mas. trima kasih (mohon d Balas Yang secepatnya ya mas afwerking.) permisi pak, Saya baru Saja 'n opmerking tentang fungsi outokorrelasie teller aan penentuan Pola data tydreekse apakah musiman, tren, term of kantoorbenodigdheden, di article berikut: datacomlink. blogspot / 2015/12 / data Mynbou-identifikasi-Pola-data-time Yang ingin Saya tanyakan, apakah Ada Teknik gelê teller aan Mencari Pola data tydreekse selain fungsi outokorrelasie ya pak Terima kasih mas SY Mau Tanya kalau peramalan ketersediaan bahan Baku ke produsen menggunakan Metode apasedangkan peramalan ketersediaan Producten ke konsumen menggunakan Metode apaterimakasih Kalau hasil voorspelling nya bernilai negatif, gimana mas ditambah lagi VAN ALLE Metode eksponensial Baik Yang eenvoudige, Holt, Brown as gedempte Waardering: MAE Dan MAPEnya Besar sekali diatas 200. Solusinya masMoving gemiddelde en eksponensiële gladstryking modelle As 'n eerste stap in die beweging buite gemiddelde modelle, ewekansige loop modelle, en lineêre tendens modelle, kan nonseasonal patrone en tendense word geëkstrapoleer deur 'n bewegende-gemiddelde of glad model. Die basiese aanname agter gemiddelde en glad modelle is dat die tyd reeks is plaaslik stilstaande met 'n stadig wisselende gemiddelde. Vandaar, neem ons 'n bewegende (plaaslike) gemiddelde om die huidige waarde van die gemiddelde skat en dan gebruik dit as die voorspelling vir die nabye toekoms. Dit kan beskou word as 'n kompromie tussen die gemiddelde model en die ewekansige-stap-sonder-drif-model. Dieselfde strategie gebruik kan word om te skat en ekstrapoleer 'n plaaslike tendens. 'N bewegende gemiddelde is dikwels 'n quotsmoothedquot weergawe van die oorspronklike reeks, want kort termyn gemiddelde het die effek van gladstryking uit die knoppe in die oorspronklike reeks. Deur die aanpassing van die mate van gladstryking (die breedte van die bewegende gemiddelde), kan ons hoop om 'n soort van 'n optimale balans tussen die prestasie van die gemiddelde en die stogastiese wandeling modelle slaan. Die eenvoudigste soort gemiddelde model is die. Eenvoudige (ewe-geweeg) Moving Average: Die voorspelling vir die waarde van Y op tyd T1 wat gemaak word op tydstip t is gelyk aan die eenvoudige gemiddelde van die mees onlangse m waarnemings: (hier en elders sal ek die simbool 8220Y-hat8221 gebruik om op te staan vir 'n voorspelling van die tyd reeks Y gemaak op die vroegste moontlike voor datum deur 'n gegewe model.) Hierdie gemiddelde is gesentreer op tydperk t (M1) / 2, wat impliseer dat die skatting van die plaaslike gemiddelde sal neig om agter die werklike waarde van die plaaslike gemiddelde met sowat (M1) / 2 periodes. So, sê ons die gemiddelde ouderdom van die data in die eenvoudige bewegende gemiddelde is (M1) / 2 met betrekking tot die tydperk waarvoor die voorspelling is bereken: dit is die hoeveelheid tyd waarop voorspellings sal neig om agter draaipunte in die data. Byvoorbeeld, as jy gemiddeld die afgelope 5 waardes, sal die voorspellings wees oor 3 periodes laat in reaksie op draaipunte. Let daarop dat indien M1, die eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) model is soortgelyk aan die ewekansige loop model (sonder groei). As m is baie groot (vergelykbaar met die lengte van die skatting tydperk), die SMA model is gelykstaande aan die gemiddelde model. Soos met enige parameter van 'n voorspelling model, is dit gebruiklik om die waarde van k te pas ten einde die beste quotfitquot om die data, dit wil sê die kleinste voorspelling foute gemiddeld behaal. Hier is 'n voorbeeld van 'n reeks wat blykbaar ewekansige skommelinge toon om 'n stadig-wisselende gemiddelde. In die eerste plek kan probeer om dit aan te pas met 'n ewekansige loop model, wat gelykstaande is aan 'n eenvoudige bewegende gemiddelde van 1 kwartaal: Die ewekansige loop model reageer baie vinnig om veranderinge in die reeks, maar sodoende dit tel baie van die quotnoisequot in die data (die ewekansige skommelinge) asook die quotsignalquot (die plaaslike gemiddelde). As ons eerder probeer 'n eenvoudige bewegende gemiddelde van 5 terme, kry ons 'n gladder lyk stel voorspellings: Die 5 termyn eenvoudige bewegende gemiddelde opbrengste aansienlik kleiner foute as die ewekansige loop model in hierdie geval. Die gemiddelde ouderdom van die data in hierdie voorspelling is 3 ((51) / 2), sodat dit is geneig om agter draaipunte met sowat drie periodes. (Byvoorbeeld, blyk 'n afswaai het plaasgevind by tydperk 21, maar die voorspellings nie omdraai tot verskeie tydperke later.) Let daarop dat die langtermyn-voorspellings van die SMA model is 'n horisontale reguit lyn, net soos in die ewekansige loop model. So, die SMA model veronderstel dat daar geen neiging in die data. Maar, terwyl die voorspellings van die ewekansige loop model is eenvoudig gelyk aan die laaste waargenome waarde, die voorspellings van die SMA model is gelykstaande aan 'n geweegde gemiddelde van die afgelope waardes. Die vertroue perke bereken deur Stat Graphics vir die langtermyn-voorspellings van die eenvoudige bewegende gemiddelde nie groter as die vooruitskatting horison styg kry. Dit is natuurlik nie korrek Ongelukkig is daar geen onderliggende statistiese teorie wat ons vertel hoe die vertrouensintervalle behoort te brei vir hierdie model. Dit is egter nie te moeilik om empiriese ramings van die vertroue perke vir die langer-horison voorspellings te bereken. Byvoorbeeld, kan jy die opstel van 'n sigblad waarop die SMA model sal gebruik word om 2 stappe vooruit, 3 stappe vooruit, ens binne die historiese data monster voorspel. Jy kan dan bereken die monster standaardafwykings van die foute op elke voorspelling horison, en dan bou vertrouensintervalle vir langer termyn voorspellings deur optelling en aftrekking veelvoude van die toepaslike standaard afwyking. As ons probeer om 'n 9-termyn eenvoudige bewegende gemiddelde, kry ons selfs gladder voorspellings en meer van 'n sloerende uitwerking: Die gemiddelde ouderdom is nou 5 periodes ((91) / 2). As ons 'n 19-termyn bewegende gemiddelde te neem, die gemiddelde ouderdom toeneem tot 10: Let daarop dat, inderdaad, is die voorspellings nou agter draaipunte met sowat 10 periodes. Watter bedrag van smoothing is die beste vir hierdie reeks Hier is 'n tabel wat hulle dwaling statistieke vergelyk, ook met 'n 3-gemiddelde: Model C, die 5-termyn bewegende gemiddelde, lewer die laagste waarde van RMSE deur 'n klein marge oor die 3 - term en 9 termyn gemiddeldes, en hul ander statistieke is byna identies. So, onder modelle met 'n baie soortgelyke fout statistieke, kan ons kies of ons 'n bietjie meer responsiewe ingesteldheid of 'n bietjie meer gladheid in die voorspellings sou verkies. (Terug na bo.) Browns Eenvoudige Eksponensiële Smoothing (eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde) Die eenvoudige bewegende gemiddelde model hierbo beskryf het die ongewenste eienskap dat dit behandel die laaste k Waarnemings ewe en heeltemal ignoreer al voorafgaande waarnemings. Intuïtief, moet afgelope data verdiskonteer in 'n meer geleidelike mode - byvoorbeeld, die mees onlangse waarneming moet 'n bietjie meer gewig kry as 2 mees onlangse, en die 2de mees onlangse moet 'n bietjie meer gewig as die 3 mees onlangse kry, en so aan. Die eenvoudige eksponensiële gladstryking (SES) model accomplishes hierdie. Laat 945 dui n quotsmoothing constantquot ( 'n getal tussen 0 en 1). Een manier om die model te skryf is om 'n reeks L dat die huidige vlak (dit wil sê die plaaslike gemiddelde waarde) van die reeks verteenwoordig as geraamde van data tot op hede te definieer. Die waarde van L op tydstip t is rekursief bereken uit sy eie vorige waarde soos volg: Dus, die huidige stryk waarde is 'n interpolasie tussen die vorige stryk waarde en die huidige waarneming, waar 945 kontroles die nabyheid van die geïnterpoleerde waarde tot die mees onlangse waarneming. Die voorspelling vir die volgende tydperk is eenvoudig die huidige stryk waarde: anders gestel ons kan die volgende voorspelling direk in terme van vorige voorspellings en vorige waarnemings uit te druk, in enige van die volgende ekwivalent weergawes. In die eerste weergawe, die voorspelling is 'n interpolasie tussen vorige skatting en vorige waarneming: In die tweede weergawe, is die volgende voorspelling verkry deur die aanpassing van die vorige skatting in die rigting van die vorige fout deur 'n breukdeel bedrag 945. is die fout gemaak by tyd t. In die derde weergawe, die voorspelling is 'n eksponensieel geweeg (dit wil sê afslag) bewegende gemiddelde met afslag faktor 1- 945: Die interpolasie weergawe van die voorspelling formule is die eenvoudigste om te gebruik as jy die uitvoering van die model op 'n spreadsheet: dit pas in 'n enkele sel en bevat selverwysings verwys na die vorige skatting, die vorige waarneming, en die sel waar die waarde van 945 gestoor. Let daarop dat indien 945 1, die SES model is gelykstaande aan 'n ewekansige loop model (sonder groei). As 945 0, die SES model is gelykstaande aan die gemiddelde model, met die veronderstelling dat die eerste stryk waarde gelyk aan die gemiddelde is ingestel. (Terug na bo.) Die gemiddelde ouderdom van die data in die eenvoudige eksponensiële-glad voorspelling is 1/945 relatief tot die tydperk waarvoor die voorspelling is bereken. (Dit is nie veronderstel duidelik te wees, maar dit kan maklik aangetoon deur die evaluering van 'n oneindige reeks.) Dus, die eenvoudige bewegende gemiddelde voorspelling is geneig om agter draaipunte met sowat 1/945 periodes. Byvoorbeeld, wanneer 945 0.5 die lag is 2 periodes wanneer 945 0.2 die lag is 5 periodes wanneer 945 0.1 die lag is 10 periodes, en so aan. Vir 'n gegewe gemiddelde ouderdom (bv bedrag van lag), die eenvoudige eksponensiële gladstryking (SES) voorspelling is 'n bietjie beter as die eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) voorspel, want dit plaas relatief meer gewig op die mees onlangse waarneming --i. e. dit is 'n bietjie meer quotresponsivequot om veranderinge voorkom in die onlangse verlede. Byvoorbeeld, 'n SMA model met 9 terme en 'n SES model met 945 0.2 beide het 'n gemiddelde ouderdom van 5 vir die data in hul voorspellings, maar die SES model plaas meer gewig op die laaste 3 waardes as wel die SMA model en by die Terselfdertyd is dit doesn8217t heeltemal 8220forget8221 oor waardes meer as 9 tydperke oud was, soos getoon in hierdie grafiek: nog 'n belangrike voordeel van die SES model die SMA model is dat die SES model maak gebruik van 'smoothing parameter wat voortdurend veranderlike, so dit kan maklik new deur die gebruik van 'n quotsolverquot algoritme om die gemiddelde minimum te beperk kwadraat fout. Die optimale waarde van 945 in die SES model vir hierdie reeks blyk te wees 0,2961, soos hier gewys word: die gemiddelde ouderdom van die data in hierdie voorspelling is 1 / 0,2961 3.4 tydperke, wat soortgelyk is aan dié van 'n 6-termyn eenvoudige bewegende gemiddelde. Die langtermyn-voorspellings van die SES model is 'n horisontale reguit lyn. soos in die SMA model en die ewekansige loop model sonder groei. Let egter daarop dat die vertrouensintervalle bereken deur Stat Graphics nou divergeer in 'n redelike aantreklike mode, en dat hulle aansienlik nouer as die vertrouensintervalle vir die ewekansige loop model. Die SES model veronderstel dat die reeks is 'n bietjie quotmore predictablequot as wel die ewekansige loop model. 'N SES model is eintlik 'n spesiale geval van 'n ARIMA model. sodat die statistiese teorie van ARIMA modelle bied 'n goeie basis vir die berekening van vertrouensintervalle vir die SES model. In die besonder, 'n SES model is 'n ARIMA model met een nonseasonal verskil, 'n MA (1) termyn, en geen konstante term. andersins bekend as 'n quotARIMA (0,1,1) model sonder constantquot. Die MA (1) koëffisiënt in die ARIMA model stem ooreen met die hoeveelheid 1- 945 in die SES model. Byvoorbeeld, as jy 'n ARIMA (0,1,1) model inpas sonder konstante om die reeks te ontleed hier, die beraamde MA (1) koëffisiënt blyk te wees 0,7029, wat byna presies 'n minus 0,2961. Dit is moontlik om die aanname van 'n nie-nul konstante lineêre tendens voeg by 'n SES model. Om dit te doen, net 'n ARIMA model met een nonseasonal verskil en 'n MA (1) termyn met 'n konstante, dit wil sê 'n ARIMA (0,1,1) model met 'n konstante spesifiseer. Die langtermyn-voorspellings sal dan 'n tendens wat gelyk is aan die gemiddelde tendens waargeneem oor die hele skatting tydperk is. Jy kan dit nie doen in samewerking met seisoenale aanpassing, omdat die aanpassing opsies seisoenale is afgeskakel wanneer die model tipe is ingestel op ARIMA. Jy kan egter 'n konstante langtermyn eksponensiële tendens om 'n eenvoudige eksponensiële gladstryking model voeg (met of sonder seisoenale aanpassing) deur gebruik te maak van die opsie inflasie-aanpassing in die vooruitskatting prosedure. Die toepaslike quotinflationquot (persentasie groei) koers per periode kan geskat word as die helling koëffisiënt in 'n lineêre tendens model toegerus om die data in samewerking met 'n natuurlike logaritme transformasie, of dit kan op grond van ander, onafhanklike inligting oor die langtermyn groeivooruitsigte . (Terug na bo.) Browns Lineêre (dws dubbel) Eksponensiële glad die SMA modelle en SES modelle aanvaar dat daar geen tendens van enige aard in die data (wat gewoonlik OK of ten minste nie-te-sleg vir 1- stap-ahead voorspellings wanneer die data is relatief raserig), en hulle kan verander word om 'n konstante lineêre tendens inkorporeer soos hierbo getoon. Wat van kort termyn tendense As 'n reeks vertoon 'n wisselende koers van groei of 'n sikliese patroon wat uitstaan ​​duidelik teen die geraas, en as daar 'n behoefte aan meer as 1 tydperk wat voorlê voorspel, dan skatting van 'n plaaslike tendens kan ook wees n probleem. Die eenvoudige eksponensiële gladstryking model veralgemeen kan word na 'n lineêre eksponensiële gladstryking (LES) model wat plaaslike begrotings van beide vlak en tendens bere te kry. Die eenvoudigste-time wisselende tendens model is Browns lineêr eksponensiële gladstryking model, wat twee verskillende reëlmatige reeks wat op verskillende punte gesentreer in die tyd gebruik. Die vooruitskatting formule is gebaseer op 'n ekstrapolasie van 'n streep deur die twee sentrums. ( 'N meer gesofistikeerde weergawe van hierdie model, Holt8217s, word hieronder bespreek.) Die algebraïese vorm van Brown8217s lineêr eksponensiële gladstryking model, soos dié van die eenvoudige eksponensiële gladstryking model, uitgedruk kan word in 'n aantal verskillende maar ekwivalente vorms. Die quotstandardquot vorm van hierdie model word gewoonlik uitgedruk as volg: Laat S dui die enkel-stryk reeks verkry deur die toepassing van eenvoudige eksponensiële gladstryking om reeks Y. Dit is, is die waarde van S op tydperk t gegee word deur: (Onthou dat, onder eenvoudige eksponensiële gladstryking, dit sou die voorspelling vir Y by tydperk T1 wees) Dan Squot dui die dubbel-stryk reeks verkry deur die toepassing van eenvoudige eksponensiële gladstryking (met behulp van dieselfde 945) tot reeks S:. ten slotte, die voorspelling vir Y tk. vir enige kgt1, word gegee deur: Dit lewer e 1 0 (dit wil sê kul n bietjie, en laat die eerste skatting gelyk wees aan die werklike eerste waarneming), en e 2 Y 2 8211 Y 1. waarna voorspellings gegenereer met behulp van die vergelyking hierbo. Dit gee dieselfde toegerus waardes as die formule gebaseer op S en S indien laasgenoemde is begin met behulp van S 1 S 1 Y 1. Hierdie weergawe van die model gebruik word op die volgende bladsy wat 'n kombinasie van eksponensiële gladstryking met seisoenale aanpassing illustreer. Holt8217s Lineêre Eksponensiële Smoothing Brown8217s LES model bere plaaslike begrotings van vlak en tendens deur glad die onlangse data, maar die feit dat dit nie so met 'n enkele glad parameter plaas 'n beperking op die data patrone wat dit in staat is om aan te pas: die vlak en tendens word nie toegelaat om wissel op onafhanklike tariewe. Holt8217s LES model spreek hierdie kwessie deur die insluiting van twee glad konstantes, een vir die vlak en een vir die tendens. Te eniger tyd t, soos in Brown8217s model, die daar is 'n skatting L t van die plaaslike vlak en 'n skatting T t van die plaaslike tendens. Hier is hulle rekursief bereken vanaf die waarde van Y op tydstip t en die vorige raming van die vlak en tendens waargeneem deur twee vergelykings wat eksponensiële gladstryking afsonderlik van toepassing op hulle. As die geskatte vlak en tendens op tydstip t-1 is L t82091 en T t-1. onderskeidelik, dan is die voorspelling vir Y tshy wat op tydstip t-1 sal gemaak is gelyk aan L t-1 T T-1. Wanneer die werklike waarde is waargeneem, is die opgedateer skatting van die vlak rekursief bereken deur interpol tussen Y tshy en sy voorspelling, L t-1 T T-1, die gebruik van gewigte van 945 en 1- 945. Die verandering in die geskatte vlak, naamlik L t 8209 L t82091. geïnterpreteer kan word as 'n lawaaierige meting van die tendens op tydstip t. Die opgedateer skatting van die tendens is dan rekursief bereken deur interpol tussen L t 8209 L t82091 en die vorige skatting van die tendens, T t-1. die gebruik van gewigte van 946 en 1-946: Die interpretasie van die tendens-glad konstante 946 is soortgelyk aan dié van die vlak glad konstante 945. Models met klein waardes van 946 aanvaar dat die tendens verander net baie stadig met verloop van tyd, terwyl modelle met groter 946 aanvaar dat dit vinniger is om te verander. 'N Model met 'n groot 946 is van mening dat die verre toekoms is baie onseker, omdat foute in die tendens-skatting word baie belangrik wanneer voorspel meer as een tydperk wat voorlê. (Terug na bo.) Die smoothing konstantes 945 en 946 kan in die gewone manier word beraam deur die vermindering van die gemiddelde kwadraat fout van die 1-stap-ahead voorspellings. Wanneer dit in Stat Graphics gedoen, die skattings uitdraai om te wees 945 0.3048 en 946 0,008. Die baie klein waarde van 946 beteken dat die model veronderstel baie min verandering in die tendens van een tydperk na die volgende, so basies hierdie model is besig om 'n langtermyn-tendens skat. Volgens analogie met die idee van die gemiddelde ouderdom van die data wat gebruik word in die skatte van die plaaslike vlak van die reeks, die gemiddelde ouderdom van die data wat gebruik word in die skatte van die plaaslike tendens is eweredig aan 1/946, hoewel nie presies gelyk aan Dit. In hierdie geval is dit blyk 1 / 0,006 125. Dit isn8217t n baie presiese aantal sover die akkuraatheid van die skatting van 946 isn8217t regtig 3 desimale plekke te wees, maar dit is van dieselfde algemene orde van grootte as die steekproefgrootte van 100 , so hierdie model is gemiddeld oor 'n hele klomp van die geskiedenis in die skatte van die tendens. Die voorspelling plot hieronder toon dat die LES model skat 'n effens groter plaaslike tendens aan die einde van die reeks as die konstante tendens geskat in die SEStrend model. Ook waarvan die beraamde waarde van 945 is byna identies aan die een wat deur die pas van die SES model met of sonder tendens, so dit is amper dieselfde model. Nou, doen hierdie lyk redelike voorspellings vir 'n model wat veronderstel is om te beraming 'n plaaslike tendens As jy hierdie plot 8220eyeball8221, dit lyk asof die plaaslike tendens afwaarts gedraai aan die einde van die reeks: Wat het die parameters van hierdie model gebeur is beraam deur die vermindering van die kwadraat fout van 1-stap-ahead voorspellings, nie langer termyn voorspellings, in welke geval die tendens 'n groot verskil doesn8217t maak. As alles wat jy is op soek na is 1-stap-ahead foute, is jy nie sien die groter prentjie van tendense oor (sê) 10 of 20 periodes. Ten einde hierdie model meer in harmonie te kry met ons oogbal ekstrapolasie van die data, kan ons met die hand die tendens-glad konstante pas sodat dit 'n korter basislyn vir tendens skatting. Byvoorbeeld, as ons kies om te stel 946 0.1, dan is die gemiddelde ouderdom van die gebruik in die skatte van die plaaslike tendens data is 10 periodes, wat beteken dat ons die gemiddeld van die tendens oor daardie laaste 20 periodes of so. Here8217s wat die voorspelling plot lyk asof ons '946 0.1 terwyl 945 0.3. Dit lyk intuïtief redelike vir hierdie reeks, maar dit is waarskynlik gevaarlik om hierdie tendens te ekstrapoleer nie meer as 10 periodes in die toekoms. Wat van die fout statistieke Hier is 'n model vergelyking vir die twee modelle hierbo asook drie SES modelle getoon. Die optimale waarde van 945.Vir die SES model is ongeveer 0,3, maar soortgelyke resultate (met 'n bietjie meer of minder 'n responsiewe ingesteldheid, onderskeidelik) verkry met 0,5 en 0,2. (A) Holts lineêre exp. glad met alfa 0,3048 en beta 0,008 (B) Holts lineêre exp. glad met alfa 0,3 en beta 0,1 (C) Eenvoudige eksponensiële gladstryking met alfa 0,5 (D) Eenvoudige eksponensiële gladstryking met alfa 0,3 (E) Eenvoudige eksponensiële gladstryking met alfa 0,2 hul statistieke is byna identies, so ons can8217t regtig die keuse te maak op die basis van 1-stap-ahead voorspelling foute binne die data monster. Ons het om terug te val op ander oorwegings. As ons glo dat dit sinvol om die huidige tendens skatting van wat die afgelope 20 periodes of so gebeur baseer, kan ons 'n saak vir die LES model met 945 0.3 en 946 0.1 maak. As ons wil hê agnostikus te wees oor die vraag of daar 'n plaaslike tendens, dan een van die SES modelle makliker om te verduidelik kan wees en sou ook vir meer middel-of-the-road voorspellings vir die volgende 5 of 10 periodes. (Terug na bo.) Watter tipe tendens-ekstrapolasie die beste: horisontale of lineêre empiriese bewyse dui daarop dat, indien die data is reeds aangepas (indien nodig) vir inflasie, dan is dit dalk onverstandig om kort termyn lineêre ekstrapoleer wees tendense baie ver in die toekoms. Tendense duidelik vandag mag verslap in die toekoms as gevolg van uiteenlopende oorsake soos produk veroudering, toenemende mededinging en sikliese afswaai of opwaartse fases in 'n bedryf. Om hierdie rede, eenvoudige eksponensiële gladstryking voer dikwels beter out-of-monster as wat dit andersins word verwag, ten spyte van sy quotnaivequot horisontale tendens ekstrapolasie. Gedempte tendens veranderinge van die lineêre eksponensiële gladstryking model word ook dikwels gebruik in die praktyk om 'n aantekening van konserwatisme in te voer in die tendens projeksies. Die gedempte-tendens LES model geïmplementeer kan word as 'n spesiale geval van 'n ARIMA model, in die besonder, 'n ARIMA (1,1,2) model. Dit is moontlik om vertrouensintervalle rondom langtermyn voorspellings wat deur eksponensiële gladstryking modelle bereken deur die oorweging van hulle as spesiale gevalle van ARIMA modelle. (Pasop: nie alle sagteware bereken vertrouensintervalle vir hierdie modelle korrek.) Die breedte van die vertrouensintervalle hang af van (i) die RMS fout van die model, (ii) die tipe glad (eenvoudige of lineêr) (iii) die waarde (s) van die smoothing konstante (s) en (iv) die aantal periodes voor jy voorspel. In die algemeen, die tussenposes versprei vinniger as 945 kry groter in die SES model en hulle uitgebrei, sodat baie vinniger as lineêre, eerder as eenvoudige smoothing gebruik. Hierdie onderwerp word verder in die ARIMA modelle deel van die notas bespreek. (Terug na bo.) Lineêre regressie Dalam mempelajari Forex Trading khususnya aanwyser teknikal, Kita memerlukan aanwyser teller aan mengetahui tendens punte Forex Trading. Lineêre regressie dapat membantu Anda teller aan memahami tendens dengan sebuah kurva Yang mengikuti perkembangan harga. Konsepnya n basiese SAMA Ketika kita menggunakan bewegende gemiddelde (MA) periode 1. Tentang Penemu lineêre regressie n basiese sebuah data statistieke Yang memprediksikan harga ke depan dari data MVSA Lalu, dan biasanya digunakan SAAT harga mengalami kenaikan term of penurunan Yang signifikan. Punte Sejarah matematika Regresi Lineêre Huidige ontwikkeling pertama kali oleh Gauss Yang seorang Ahli matematika pada ervaring 1809. Lalu Gilbert Raff menggunakan prinsip ini teller aan bertrading saham pertama kali. KONSEP Yang dipakai teller aan menghitung inflasi harga kebutuhan harga pokok, ternyata dapat diterapkan teller aan mengukur tendens harga berdasarkan Grafik. Gilbert Raff mengatakan bahwa ia menggunakan Regressie Channel teller aan menghitung secara akurat pergerakan harga saham, obligasi, reksadana Dan komoditi. Term of: x. Periode waktu SAAT ini. N. Vrae periode waktu Ya, punte perhitungan sederhana LR tersebut, Raff mengubahnya punte bentuk voorlichting dengan harga yaitu. LR SmoothPrice MA (prys, Z) prys. Harga SAAT ini. Z . MA periode 1 Ket. MA. Bewegende gemiddelde Fungsi Regresi Lineêre merupakan sebuah indikator teknikal teller aan mengukur tendens berdasarkan Metode statistieke. Bentuk parabool Yang dihasilkan mirip dengan bewegende gemiddelde Dan Metode yang digunakan juga serupa. Tampak pada hou voorsien Gambar di op hierdie, Grafik AUDUSD tyd 1 uur. Uitnodiging ditambahkan juga indikator Lineêre regressie. Terlihat memang mirip dengan MA. Kita dapat mengambil posisi baru SAAT terlihat LR menembus harga. Metode yang digunakan punte Regresi Lineêre n basiese: 1. Pergerakan indikator menunjukan tendens Naik (lomp) term of turun (lomp). 2. Jika menembus harga Maka Akan terbentuk sebuah tendens pen. Jika tendens harga Naik term of turun, sudut regresi lineêre juga Akan memperlihatkan basis Naik term of turun juga. SAAT harga Naik term of turun kita bisa mengharapkan hasil Yang lebih Tinggi lagi dari indikator ini. Regresi Lineêre n basiese sebuah model voorlichting Antara dua veranderlike dengan persamaan lineêre. Sebagai hou voorsien persamaan berat Badan Dan Tinggi seorang manusia. Dengan demikian fungsinya SAMA dengan bewegende gemiddelde, tetapi perhitungannya dengan menggunakan Metode statistieke. Setiap verdien punte digambarkan indikator regresi lineêre Akan meninggalkan jejak Yang digambarkan secara keseluruhan punte bentuk kurva. Indikator ini berguna teller aan. 1. Memprediksi harga dimasa depan berdasarkan harga pada SAAT ini. 2. Menentukan tendens harga. Ini FACILE diterapkan dimana SAAT LR menembus harga dari VRAAG HIERONDER keatas Maka Akan terjadi lomp patroon (tendens Naik). 3. Penentu Support amp Ressistence. Titik-titik Yang Kami sebutkan sebagai Nuwe Tendens pada Grafik sebelumnya tadi n basiese dapat digambarkan sebagai titik Suppot (batas VRAAG HIERONDER pergerakan harga) Dan juga Ressisten (batas op hierdie pergerakan harga). Punte in Forex Trading kita dapat mengukur korelasi Antara Harga (Y) as waktu (X). Kelebihan Indikator ini sangat FACILE digunakan teller aan mengukur tendens harga. Dengan bantuan sebuah Garis MA 1 Maka kita dapat menyimpulkan bahwa Jika Garis LR menembus harga Maka Akan terbentuk tendens pen. Kekurangan Sifat aanwyser ini n basiese Begging term of terlambat artinya Jika aanwyser ini dipakai die gebruiker Maka kita Niet mengetahui kapan harga Akan berhenti Naik term of turun. Sebaiknya Anda menambahkan aanwyser ossillator seperti RSI term of Stokastik teller aan mengantisipasi Hal tersebut. Belajarforex Sê Indikator ini dapat Anda temukan pada web Netdania. Fungsinya hampir sama seperti MA periode 1. Indikator ini n basiese deskripsi dari KONSEP sederhana analisa teknikal pengukur tendens. Selamat mencoba. Artikel Terkait: Forex Fundamentele analise. Kini Anda Niet perlu merasa Sulit punte menghadapi berbagai berita Bonus: World Factbook Tersedia Free Preview gtgt Klik di hier een. Opsies handel: Opsies tak Terbatas punte Investeringen Salah Satu Alternatieve Investeringen Calabria Anda. Bonus: Beste opsies Links amp Forex Tutoriaal CD Tersedia Free Preview gtgt Klik di hier een. Gelukkig Trading met Fibonacci-handleiding CD Bonus: Beste Trading Wenke amp Trick Tersedia Free Preview gtgt Klik di hier een. Forex Online Trading. Tendens Investeringen Masa Kini Bonus: GRATIS handleiding forex CD Click di hier een. Belajar Forex Onderwys Tydskrifte Vol.1 Bonus: Gratis Forex handleiding CD Click di hier een. Forex Premium handleiding CD Kategorie: Audio Visual forex handleiding CD Tersedia Free Preview gtgt Klik di hier een. Sukses Investeringen Forex teller aan Allemaal Orang Kategorie: Audio Visual forex handleiding CD Tersedia Free Preview gtgt Klik di hier een.