Przeprowadzka Średnia. Ten przykład uczy, jak obliczyć średnią ruchową serii czasowej w programie Excel Średnia średnica ruchoma służy do wygładzania szczytów i dolin nieprawidłowego rozpoznania trendów.1 Po pierwsze, spójrzmy na nasze serie czasowe.2 Na karcie Dane kliknij pozycję Analiza danych. Należy nacisnąć przycisk Analiza danych Kliknij tutaj, aby załadować dodatek Analysis ToolPak.3 Wybierz Średnia ruchoma i kliknij przycisk OK.4 Kliknij pole Zakres wejściowy i wybierz zakres B2 M2. 5 Kliknij w polu Interwał i wpisz 6.6 Kliknij w polu Zakres wyjściowy i wybierz komórkę B3.8 Wykres wykresu tych wartości. Instrukcja, ponieważ ustawiamy przedział na 6, średnia ruchoma jest średnią z poprzednich 5 punktów danych i bieżący punkt danych W rezultacie szczyty i doliny są wygładzone Wykres pokazuje tendencję wzrostową Excel nie może obliczyć średniej ruchomej dla pierwszych 5 punktów danych, ponieważ nie ma wystarczająco dużo poprzednich punktów danych.9 Powtórz kroki od 2 do 8 dla przedziału 2 i przedziału 4. Konkluzja La rger odstępu, im więcej szczytów i dolin są wygładzane Im krótszy odstęp, im przybliżone są średnie ruchome, do rzeczywistych punktów danych. David, tak, MapReduce ma działać na dużej ilości danych I pomysł polega na tym, że w ogóle, mapa i zmniejszenie funkcji nie powinno trosić o to, ile maperów czy ilu reduktorów jest, to po prostu optymalizacja Jeśli myślisz ostrożnie algorytm wysłany, możesz zauważyć, że nie ma znaczenia, który mapper dostanie jakie części danych Każdy rekord wejściowy będzie dostępny dla każdej operacji redukcji, która go potrzebuje Joe K 18 września w wieku 22 30. Najlepszym moim zrozumieniem średniej ruchomej nie jest ładnie mapy do paradygmatu MapReduce, ponieważ jej obliczenie jest zasadniczo przesuwane okno nad uporządkowane dane, a MR jest przetwarzanie niezaprzeczonych zakresów sortowanych danych Rozwiązanie widzę jak poniżej Aby wdrożyć niestandardowego partycjonera, aby móc dokonać dwóch różnych partycji w dwóch przebiegach W każdym biegu reduktory otrzymają różne zakresy danych i obliczają średnią ruchową w stosownych przypadkach, którą będę próbował zilustrować W pierwszym uruchomieniu danych dla reduktorów powinien być R1 Q1, Q2, Q3, Q4 R2 Q5, Q6, Q7, Q8. Gdzie będziesz kauczał średnią ruchową dla niektórych Q. W następnej rundzie reduktory powinny otrzymywać dane, takie jak R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 R3 Q10 Q14.Zacierz resztę średnich kroczących Następnie musisz sumować wyniki. Idea niestandardowy partycjoner, który będzie miał dwa tryby pracy - za każdym razem, dzieląc na równe zakresy, ale z pewną zmianą W pseudokodie będzie wyglądać tak, jak ten klucz partycji SHIFT MAXKEY numOfPartitions, gdzie SHIFT zostanie pobrany z konfiguracji Maksymalna wartość MAXKEY klucza zakładam dla prostoty, że zaczynają się zero. RecordReader, IMHO nie jest rozwiązaniem, ponieważ jest ograniczone do konkretnego podziału i nie może przesuwać się na granicy dzielonego s. Innym rozwiązaniem byłoby wdrożenie niestandardowej logiki dzielenia danych wejściowych, które jest częścią InputFormat It można zrobić, aby wykonać 2 różne slajdy, podobne do partycjonowania. W tym rozdziale poświęcono średnie sezonowe. Miłość Averag es i Centered Moving Averages. Liniowa regresja z kodowanymi wektorami. Simple Seasonal Exponential Smoothing. Holt-Winters Models. Matters coraz bardziej skomplikowane, gdy masz szereg czasowy, który charakteryzuje się częściowo przez sezonowość tendencji jego poziomu do wzrostu i spadku zgodnie z przejściem pór roku Używamy określenia sezonu w bardziej ogólny sens niż jego codzienne znaczenie czterech sezonów roku W kontekście predykcyjnej analizy sezon może być dniem, jeśli wzorce powtarzają się co tydzień lub rok w kategoriach cyklów wyborów prezydenckich lub prawie wszystko pomiędzy 8-godzinną zmianą w szpitalu może stanowić sezon. Ten rozdział zawiera sprecyzowanie rozkładu serii czasowych, dzięki czemu można zobaczyć, jak jego sezonowość działa niezależnie od jej trendu, jeśli dowolne Jak można się spodziewać w materiałach w rozdziałach 3 i 4, dostępne są różne podejścia. Zwykłe średnie sezonowe. Użycie prostych średnich sezonowych do modelowania serii czasów może czasami pro pokaże Ci dość surowy model danych Ale podejście zwraca uwagę na pory roku w zbiorze danych i może być o wiele bardziej dokładne jako technika prognozowania niż proste wyrównanie wykładnicze, gdy sezonowość jest wymawiana Z pewnością jest użyteczna wprowadzenie do niektórych procedur używanych w szeregach czasowych, które są sezonowe i tendencyjne, więc spójrzmy na przykład na rysunku 5 1.Kształt 5 1 W modelu horyzontalnym, proste średnie skutkują prognozami, które są nie tylko środkami sezonowymi. Dane i wykres pokazany na rysunku 5 1 przedstawiają średnią liczbę dziennych przebojów w witrynie przeznaczonej dla fanów National Football League Każda obserwacja w kolumnie D oznacza średnią liczbę trafień dziennie w każdym z czterech kwadransów w ciągu pięciu lat, letni okres. Określenie wzoru sezonowego. Na podstawie średnich z zakresu G2 G5 można powiedzieć, że ma miejsce wyraźny efekt kwartalny. Największa liczba przeciętnych trafień występuje w okresie jesiennym i zimowym , kiedy główne 16 meczów i playoffów są zaplanowane Odsetki, mierzone średnią liczbą trafień dziennych, spadają w okresie wiosennym i letnim. Średnie są łatwe do obliczenia, czy czujesz się komfortowo w formułach tablicowych Aby uzyskać średnią wszystkich pięciu na przykład przykładów z kwartału 1, można użyć tej formuły tablicy w komórce G2 na rysunku 5 1.Array-wprowadź ją za pomocą klawisza Ctrl Shift Enter lub możesz użyć funkcji AVERAGEIF, którą można wprowadzić w normalny sposób, naciskając klawisz Enter klucz Ogólnie rzecz biorąc, wolę podejście do wzoru tablicowego, ponieważ daje mi to większą kontrolę nad funkcjami i kryteriami. Szeregi danych z serii zawiera etykiety danych pokazujące, który kwartał należy do każdego punktu danych. Wykres przesuwa wiadomość o średnich w G2 G5 Oddziały 1 i 4 wielokrotnie uzyskują największe przeboje W tym zbiorze danych istnieje wyraźna sezonowość. Obliczanie indeksów sezonowych. Po ustaleniu, że seria czasu ma składnik sezonowy, chcesz określić ilościowo wielkość efekt Średnie pokazane na rysunku 5 2 przedstawiają, w jaki sposób przebiega prosta metoda średniej. Zadanie 5 2 Połączyć średnią z średnimi sezonowymi, aby uzyskać indeksy sezonowe. Na rysunku 5 2 otrzymasz dodatkowe indeksy sezonowe z zakresu G10 G13 odejmując średnią wielką w komórce G7 od każdej średniej sezonowej w G2 G5 Wynik jest skutkiem przebywania w pierwszym kwartale, czyli w drugim kwartale, i tak dalej Jeśli dany miesiąc znajduje się w pierwszym kwartale, spodziewasz się, że mają 99 65 bardziej średnich przebojów dziennych niż największa średnio 140 35 trafień dziennie. Ta informacja daje poczucie, jak ważne jest, aby był w danym sezonie Załóżmy, że jesteś właścicielem tej witryny i chcesz sprzedawać reklamy na tej stronie można z pewnością zapytać o wyższą cenę reklamodawców w ciągu pierwszego i czwartego kwartału niż w drugim i trzecim Więcej, prawdopodobnie w ciągu pierwszego kwartału prawdopodobnie dwa razy więcej niż w drugim lub trzecim. indeksy sezonowe w hanie d można również obliczyć korekty sezonowe Na przykład na rys. 5 2 korekty sezonowe za każdy kwartał 2005 r. pojawiają się w G16 G19 Są one obliczane przez odejmowanie indeksu z powiązanego pomiaru kwartalnego. Tradycyjnie określenie indeks sezonowy odnosi się do wzrostu lub spadku poziomu serii powiązanych z każdym sezonem Efekt sezonowy synonimu pojawił się w literaturze w ostatnich latach Ponieważ zobaczysz oba terminy, używałem ich zarówno w tej książce It sa mała materia mają tylko te same znaczenie. Zauważ, że w normalnych przebiegach wydarzeń w latach od 2001 do 2005 spodziewasz się, że wyniki drugiego kwartału pozostaną w tyle za wynikami pierwszego kwartału o 133 6 czyli 99 65 minus 33 95 W obu 2004 i 2005 r. Wyniki skorygowane sezonowo w drugim kwartale przewyższały skorygowane sezonowo wyniki za pierwszy kwartał. Wynik ten mógłby skłonić do poproszenia o to, co się zmieniło w ciągu ostatnich dwóch lat odwraca związek między sezonowo skorygowanymi wynikami w pierwszych dwóch kwartałach Nie dążę do tego problemu tutaj przedstawię to sugerując, że często chcesz patrzeć zarówno na obserwowane, jak i sezonowo poprawione dane liczbowe. Prognozy z prostego sezonowego przebiegu nie Trend. Mimo tego, że metoda prostych średnich jest taka, jak powiedziałem wcześniej, ale może być znacznie dokładniejsza niż bardziej wyrafinowana alternatywa wygładzania wykładniczego, zwłaszcza gdy efekty sezonowe są wyraźne i wiarygodne. Kiedy szereg czasowy jest niezrównoważony, podobnie jak Przypadek z przykładem w tej sekcji omówiono, proste prognozy sezonowe to nic więcej niż średnie sezonowe Jeśli serie nie są tendencyjne w górę lub w dół, najlepszym oszacowaniem wartości dla następnego sezonu jest średnia historyczna sezonu Zobacz rysunek 5 3.Podsumuj średnią z średnimi sezonowymi, aby uzyskać indeksy sezonowe. Na wykresie na rysunku 5 3 linia przerywana przedstawia prognozy f rom proste wygładzanie Dwie linie ciągłe przedstawiają rzeczywiste obserwacje sezonowe i średnie sezonowe Zwróć uwagę, że średnie sezonowe śledzą rzeczywiste obserwacje sezonowe ściślej ściślejsze niż wygładzone prognozy Możesz zobaczyć, jak silniej od tych dwóch RMSE w komórkach F23 i H23 RMSE dla średnich sezonowych to tylko trochę więcej niż jedna trzecia RMSE dla wygładzonych prognoz. Można kredować, że wielkość zależy od wielkości sezonowych efektów, jak również ich konsystencji. Sprzech, na przykład, że różnica pomiędzy przeciętnie pierwszym i drugim kwartałem wynosił 35 0, a nie 133 6, czyli różnicę między komórkami G2 i G3 na rysunku 5 2. W kontekście wygładzania rzeczywista wartość dla kwartału 1 byłaby znacznie lepszym wskaźnikiem predykcyjnym Kwartał 2 niż jest to w przypadku tego szeregu czasowego I wyrównywanie wykładnicze może w dużym stopniu zależeć od wartości bieżącej obserwacji dla jej prognozy następnego okresu Jeśli stała wygładzania jest ustalone na 1 0, wygładzanie wykładnicze rozwiązuje się na prognozowanie i prognoza zawsze odpowiada wcześniejszej rzeczywistości. Fakt, że wielkość każdego sezonowego wahania jest tak spójny z kwartału na kwartał, oznacza, że proste średnie sezonowe są wiarygodnymi prognozami Brak rzeczywistej obserwacji kwartalnej odbiega bardzo daleko od ogólnej średniej sezonowej. Średnie momenty sezonowe z trendem. Użycie prostych sezonowych średnich z trenowanymi seriami ma pewne poważne niedogodności i skłonność do sugerowania, że ignorujemy go i przejdźmy na bardziej szalone tematy Ale możliwe że będziesz biegać w sytuacjach, w których ktoś zastosował tę metodę, a potem nie zaszkodzi wiedzieć, jak działa i dlaczego istnieją lepsze wybory. Każda metoda zajmowania się sezonowością w trenowanych seriach musi dotyczyć podstawowego problemu rozłamania efekt trendu od sezonowości Sezonowość ma tendencję do niejasnego trendu i vice versa Patrz rysunek 5 4.Frakcja 5 4 Obecność tendencji komplikuje obliczenia efekty sezonowe. Fakt, że tendencja w cyklu jest w górę w czasie oznacza, że po prostu uśrednianie każdej obserwacji sezonu, jak to miało miejsce w przypadku braku tendencji, podważa ogólny trend z sezonową odmianą Zwykłym pomysłem jest uwzględnienie dla tendencji oddzielającej efekty sezonowe Można oszacować tendencję i odjąć jej skutki od obserwowanych danych Wynik jest nieprzerwaną serią, która zachowuje sezonową odmianę Można to zrobić w ten sam sposób, co pokazano wcześniej w tym rozdziale. Średni dla każdego roku. Jednym ze sposobów na zniechęcenie danych i innych sposobów niewątpliwie wystąpić będzie obliczanie trendu w oparciu o średnie roczne, a nie dane kwartalne Pomysł jest taki, że średnia roczna jest niewrażliwa na efekty sezonowe To znaczy, jeśli odejmuje rok z wartości dla każdego z jego kwartałów, suma, a zatem średnia z czterech kwartalnych efektów jest dokładnie zerowa. Więc tendencja obliczona przy użyciu średnich rocznych nie wpływa na wahania sezonowe To obliczenie pojawia się na rysunku 5 5.Figure 5 5 Ta metoda obecnie nakłada regresję liniową na proste średnie. Pierwszym krokiem w odstraszaniu danych jest uzyskanie średniego dziennego trafienia na każdy rok. zakres H3 H7 na rysunku 5 5 Wzór w komórce H3, na przykład, to ŚREDNI D3 D6. Obliczenie trendu na podstawie środków rocznych Z rocznymi średnimi w ręku możesz być w stanie obliczyć ich tendencję, którą zarządza się przy użyciu LINEST w zakresie I3 J7 przy użyciu tej formuły tablicy. Jeśli nie podasz wartości x, jako drugi argument do LINEST Excel dostarcza domyślne wartości x dla Ciebie Domyślnie są to kolejne liczby całkowite zaczynające się od 1 i kończące się liczbą y-wartości, które wywołujesz w pierwszym argumencie W tym przykładzie domyślne wartości x są identyczne z tymi podanymi w arkuszu w G3 G7, dzięki czemu można użyć LINEST H3 H7 TRUE Ta formuła używa dwóch wartości domyślnych, wartości i stała, reprezentowana b y trzy kolejne przecinki. Celem tego ćwiczenia jest określenie ilościowo roku do roku, a LINEST to robi dla Ciebie w komórce I3 Ta komórka zawiera współczynnik regresji dla wartości x Pomnożaj 106 08 na 1, a następnie przez 2 następnie przez 3, 4 i 5 i dodaj do każdego wyniku przechwytywanie 84 63 Chociaż to robi roczne prognozy, ważnym punktem tej procedury jest wartość współczynnika 106 08, który określa ilościową tendencję roczną. Krok po prostu omówione jest źródło moich obaw dotyczących całego podejścia opisanego w tej sekcji Ty zazwyczaj masz niewielką liczbę obejmujących okresy w tym przykładzie, które to lata przebiegać przez regresję Wyniki regresji regresji są zwykle straszliwie niestabilne, gdy, jak tutaj, opierając się na niewielkiej liczbie obserwacji A mimo to procedura ta w dużym stopniu opiera się na tych wynikach, aby zniechęcić szereg czasów. Uderzając w trendy po sezonach. Zwykła metoda radzenia sobie z trenowanymi, sezonowymi seriami, takimi jak ti kontynuuje się dzieląc trend przez liczbę okresów w całym okresie, aby uzyskać tendencję na okres W tym przypadku liczba okresów rocznie to cztery, które pracujemy z danymi kwartalnymi, więc dzielimy 106 08 na 4 na oszacowanie tendencji w ciągu kwartału na 26 5. Procedura wykorzystuje ten okresowy trend, odejmując go od średniego wyniku okresowego Celem jest usunięcie wpływu rocznej tendencji z efektów sezonowych Po pierwsze musimy obliczyć średni wynik we wszystkich pięciu latach dla okresu 1, dla okresu 2 itd. W tym celu pomagamy przekształcić listę aktualnych kwartalnych przebojów, pokazanych w przedziale D3 D22 na rysunku 5 5, w macierz pięciu lat przez cztery kwartały, pokazane w przedziale G11 J15 Zauważ, że wartości w tej matrycy odpowiadają liście w kolumnie D. Z takimi zorganizowanymi danymi można łatwo obliczyć średnią kwartalną wartość w ciągu pięciu lat w zestawie danych, który wykonano w zakresie G18 J18. Wpływ trendu zwrócony przez LINEST pojawia się w przedziale G19 J19 Wartością wyjściową dla każdego roku jest obserwowane średnie dzienne odsłonięcia w pierwszym kwartale, więc nie dokonujemy korekty dla pierwszego kwartału Jedynie jedna czwarta wartości trendu lub 26 5 jest odejmowana od drugiego kwartału średnie trafienia, skutkujące skorygowaną wartością w drugim kwartale 329 9 patrz komórka H21, wykres 5 5 Odsetki trzystu dwóch trzystu, 2 265 lub 53 w komórce I19 są odejmowane od trzeciego kwartału, aby uzyskać skorygowaną trzecią pozycję - kwarta 282 6 w komórce I21 I podobnie dla czwartego kwartału, odejmując trzy czwarte trendu od 454 4, aby uzyskać 374 8 w komórce J21. Pamiętaj, że jeśli trend spadł, a nie w górę, jak w tym przykładzie, zamiast odejmowania jej wartość dodano okresową wartość trendu do zaobserwowanych środków okresowych. Zmienność dostosowanych środków sezonowych do efektów sezonowych. Zgodnie z logiką tej metody wartości przedstawione w wierszach 20 21 na rysunku 5 5 są średnie kwartalne wyniki dla każdy z czterech kwartałów, z efektem th e ogólna tendencja wzrostowa w usuniętym zbiorze Rzędy 20 i 21 są łączone w kolumny G do J Z ich tendencją odwracamy się, możemy przekonwertować te dane na szacunki efektów sezonowych wynikające z bycia w pierwszym kwartale, w drugim ćwiartka, itd. Aby uzyskać te efekty, zacznij od obliczania średniej średniej skorygowanej kwartalnej wartości. W komórce I23 pojawia się skorygowana wielka średnia w analizatorze I23. Analiza jest kontynuowana na rysunku 5 6.Figure 5 6 Efekty kwartalne lub indeksy aby zminimalizować obserwowane ćwiartki. Ilustracja 5 6 powtarza kwartalne dostosowania i skorygowane średnie średnie z dołu wykresu 5 5 Są one łączone w celu określenia wskaźników kwartalnych, które można również uznać za efekty sezonowe Na przykład wzór w komórce D8 jest następująca. Zwraca 33 2 To, że efekt w drugim kwartale, vis - vis a grand mean Jeśli chodzi o średnią, możemy spodziewać się, że wynik należący do drugiego kwartału spadnie poniżej średniej b y 33 2 jednostki. Przeznaczenie efektów sezonowych do obserwowanych kwartałów. Aby podsumować dotychczas skalkulowaliśmy roczną tendencję w danych za pomocą regresji i podzieliliśmy tę tendencję o 4, aby podzieliła ją na kwartał wartość Podnosząc na rysunku 5 6 skorygowała średnią dla każdego kwartału w C3 F3 przez odjęcie proroczych trendów w C4 F4 Wynik jest detrended szacunkiem średniej dla każdego kwartału, niezależnie od roku, w którym kwartał ma miejsce, w C5 F5 Odjęliśmy skorygowaną średnią , w komórce G5, ze skorygowanych kwartalnych środków w C5 F5, które przekształca się w każdym kwartale na miarę efektu każdego kwartału w stosunku do skorygowanej średniej wartości średniej Są to sezonowe indeksy lub efekty w C8 F8.Następnie usuwamy sezon efekty z obserwowanych kwartale Jak pokazano na rysunku 5 6, robisz to, odejmując kwartalne indeksy w C8 F8 z odpowiadających im wartości w C12 F16 I najprostszym sposobem na to jest wprowadzenie tej formuły w komórce C20.Zauważ, przed 8 w odniesieniu do C 8 To jest mieszane odniesienie częściowo względnie częściowo bezwzględne Znak dolara zakotwicza odniesienie do ósmego wiersza, ale część kolumny odniesienia może się różnić. Dlatego po tym, jak ta ostatnia formuła została wprowadzona komórka C20, możesz kliknąć na komórkę wyboru uchwyt małego kwadratu w prawym dolnym rogu wybranej komórki i przeciągnij w prawo do komórki F20 Adresy zmieniają się, przeciągając w prawo i kończąc na wartościach, z efektami sezonowymi usunięto, dla roku 2001 w C20 F20 Wybierz ten zakres czterech komórek i użyj uchwytu wielokrotnego wyboru, teraz w F20, aby przeciągnąć go na wiersz 24 W ten sposób wypełnia resztę matrycy. Należy pamiętać, że tutaj dostosowujemy oryginalne kwartalne wartości dla efektów sezonowych Jakakolwiek tendencja istnieje w pierwotnych wartościach jest wciąż tam, a teoretycznie przynajmniej pozostaje po tym, jak dokonaliśmy dostosowań do efektów sezonowych Usunęliśmy trend, tak, ale tylko fr om efekty sezonowe W związku z tym, kiedy odejmujemy skutki sezonowe z detalu, wynikające z pierwotnych obserwacji kwartalnych, wynik jest pierwotnym spostrzeżeniem z tendencją, ale bez efektów sezonowych. Wykreślono wykresy tych sezonowych wartości skorygowanych na rysunku 5 6 Porównaj ten wykres do wykres na rysunku 5 4 Zauważ na rysunku 5 6, że chociaż wartości zdemizowane nie leżą dokładnie na linii prostej, znaczna część efektu sezonowego została usunięta. Zwracając uwagę na kwestionariusze na okresy czasu. Kolejnym krokiem jest stworzenie prognoz z skorygowane sezonowo dane trenowane na rysunku 5 6 komórek C20 F24 iw tym momencie dostępne są różne alternatywy Możliwe jest zastosowanie podejścia różnicującego w połączeniu z prostym wygładzeniem wykładniczym, które zostało omówione w rozdziale 3, Praca z trenowanymi cyklami czasowymi Można również użyć Podejście Holta do wygładzania trenowanych serii, omówione w rozdziale 3 i rozdziale 4, inicjalizacja prognoz Obie metody wprowadzają cię w ap aby stworzyć prognozę jednoetapową, do której dodasz odpowiedni indeks sezonowy. Innym podejściem, które tutaj będę używać, najpierw umieszcza trendy danych w innej instancji regresji liniowej, a następnie dodaje indeks sezonowy. Patrz rysunek 5 7.Rysunek 5 7 Pierwsza prawdziwa prognoza znajduje się w wierszu 25. Cela 5 7 zwraca nierozstrzygnięte kwartalne środki z układu tabelarycznego w C20 F24 na rysunku 5 6 do układu listy w przedziale C5 C24 na rys. 5 7. Możemy użyć LINEST w połączeniu z danymi z B5 C24 na rysunku 5 7 w celu obliczenia przecięcia i współczynnika regresji, możemy następnie pomnożyć współczynnik przez każdą wartość w kolumnie B i dodać przecięcie do każdego produktu, aby utworzyć prognozy w kolumnie D Mimo że LINEST zwraca użyteczne informacje poza współczynnikiem i przechwytem, TREND jest szybszym sposobem na otrzymanie prognoz i używam go na rysunku 5 7. Zakres D5 D24 zawiera prognozy, które wynikają z regresji deseasonaliz ed kwartalne dane liczbowe w C5 C24 na numery okresów w B5 B24 Jest to formuła tablicowa stosowana w D5 D24.Jego zestaw wyników odzwierciedla wpływ ogólnej tendencji wzrostowej w szeregu czasowym Ponieważ wartości prognozowane przez TREND są nieredizowane , należy dodać efekty sezonowe, zwane także indeksami sezonowymi, z powrotem do prognozowanej tendencji. Dodawanie indeksów sezonowych Wstecz. Indykatory sezonowe, obliczone na rysunku 5 6 przedstawiono na rysunku 5 7 w przedziale C2 F2 a następnie wielokrotnie w przedziałach E5 E8, E9 E12 itd. Prognozy zmodyfikowane są umieszczone w F5 F24, dodając efekty sezonowe w kolumnie E do prognoz trendów w kolumnie D. Aby uzyskać prognozę jednoetapową w komórce F25 z rysunku 5 7 wartość t dla następnego okresu trafia do komórki B25 Następująca formuła jest wprowadzona do komórki D25.Instruuje to Excel do obliczania równania regresji, które prognozuje wartości z zakresu C5 C24 z tych w B5 B24 i zastosować to równanie nowa wartość x w komórce B25.Należy umieścić odpowiedni indeks sezonowy w komórce E25, a suma D25 i E25 znajduje się w F25 jako pierwsza prawdziwa prognoza serii trenowanych i sezonowych. Będziesz znaleźć cały zestaw nierównomierne kwartale i prognozy pokazane na rysunku 5 8.Fala 5 8 Efekty sezonowe są zwracane do prognoz. Oceniając proste średnie. Podejście do radzenia sobie z serii sezonów, omówione w kilku poprzednich rozdziałach, ma intuicyjny apelacja Podstawowa idea wydaje się prosta. Wyliczyć roczną tendencję polegającą na regresji rocznych środków w stosunku do środka czasu. Zredukować roczną tendencję w poszczególnych okresach w ciągu roku. Skreślić proporcjonalną tendencję ze skutków okresowych, aby uzyskać skorygowane efekty. Skróć dostosowane efekty z rzeczywistych środków w celu zminimalizowania szeregu czasowego. Zrealizuj prognozy z serii zdekodowanych i dodaj skorygowane efekty sezonowe. Moim zdaniem, kilka problemów osłabia podejście, i nie chciałbym włączać jej do tej książki, z wyjątkiem tego, że prawdopodobnie spotyka się z nią, dlatego powinieneś być z nią zaznajomiony i dostarcza użytecznych informacji na temat koncepcji i procedur znalezionych w innych, mocniejszych podejściach. Przede wszystkim istnieje problem o tym, co skarżyłem wcześniej w tym rozdziale na temat bardzo małej wielkości próbki dla regresji środków rocznych na kolejnych liczb całkowitych, które identyfikują każdego roku Nawet przy tylko jednym predykatorze, zaledwie 10 obserwacji naprawdę zgarnia dno beczki Co najmniej należy spojrzeć na otrzymane R 2 skorygowane skurczem i prawdopodobnie przeliczyć standardowy błąd w oszacowaniu odpowiednio. Jest prawdą, że im silniejsza korelacja w populacji, tym mniejsze próbki można uciec z Ale pracując z kwartałami w ciągu kilku lat, ty szczęście odnaleźć nawet dziesięć lat wartości kolejnych kwartalnych obserwacji, mierzonych w taki sam sposób przez ten przedział czasu. Nie jestem przekonany, że odpowiedź na problematyczny wzór "góra-dół", który można znaleźć w ciągu roku, patrz wykres na rysunku 5 4 oznacza średnią z pików i dolin i uzyskać prognozę trendów z rocznych środków Z pewnością jest to jedna odpowiedź na ten problem, ale , jak zobaczysz, istnieje silniejsza metoda oddzielania efektów sezonowych od podstawowej tendencji, uwzględniającej je w obu przypadkach i przewidywania odpowiednio omówię tę metodę w dalszej części rozdziału, w Regresie liniowym z udziałem stron kodowanych. Ponadto, nie ma podstaw do teorii równomiernego rozprowadzania rocznej tendencji pomiędzy okresami, które składają się na rok To prawda, że regresja liniowa czyni coś podobnego, gdy umieszcza swoje prognozy na linii prostej Ale istnieje ogromna przepaść między dokonaniem fundamentalnego założenia, ponieważ analityczne model może w inny sposób obsłużyć dane i zaakceptować wadliwy wynik, którego błędy w prognozach mogą być mierzone i ocenione. Co powiedziawszy, przejdźmy do użycia średniej ruchomej zamiast prostych średnic jako sposobu radzenia sobie z sezonowością.
No comments:
Post a Comment