متوسط التنبؤ - نموذج عيوب تتحرك ،

تتحرك متوسط ​​التنبؤ. الإنتاج كما قد تخمين نحن نبحث في بعض من أكثر النهج البدائية للتنبؤ ولكن نأمل أن هذه على الأقل مقدمة جديرة بالاهتمام لبعض القضايا الحوسبة المتعلقة بتنفيذ التوقعات في جداول البيانات. في هذا السياق سوف نستمر من قبل بدءا من البداية والبدء في العمل مع توقعات متوسط ​​التحرك. متوسط ​​متوسط ​​التوقعات الجميع على دراية بتحريك توقعات المتوسط ​​بغض النظر عما إذا كانوا يعتقدون أنهم جميع طلاب الجامعات يفعلونها في كل وقت فكر في درجات الاختبار في دورة حيث أنت ذاهب إلى لديك أربعة اختبارات خلال الفصل الدراسي دعونا نفترض أنك حصلت على 85 على الاختبار الأول. ماذا كنت تتوقع لنتيجة الاختبار الثاني. ما رأيك تعتقد المعلم الخاص بك لنتيجة الاختبار الخاص بك المقبل. ما رأيك تعتقد أصدقائك قد التنبؤ لنتيجة الاختبار الخاص بك المقبل. ماذا تعتقدون أن والديك قد توقع لنتيجة الاختبار الخاص بك المقبل. بصرف النظر عن كل بلابينغ قد تفعل لفرانك إيندس والآباء والأمهات، هم ومعلمك من المرجح جدا أن نتوقع منك الحصول على شيء في مجال 85 كنت حصلت فقط. حسنا، والآن 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.Now ما هي كل من المعنيين وغير مدرك الذهاب إلى توقع سوف تحصل على الاختبار الثالث هناك نوعان من المرجح جدا النهج بالنسبة لهم لوضع تقدير بغض النظر عن ما إذا كانوا سوف تقاسمها معك. أنهم قد يقولون لأنفسهم، هذا الرجل هو دائما تهب الدخان حول ذكائه انه ذاهب للحصول على آخر 73 إذا كان محظوظا. مايبي الآباء سوف تحاول أن تكون أكثر داعمة ويقول، حسنا، لذلك حتى الآن كنت حصلت على 85 و 73، لذلك ربما يجب أن تحصل على الحصول على حوالي 85 73 2 79 أنا لا أعرف، ربما لو كنت أقل من الحفلات و ويرن ر رهان في كل مكان، وإذا كنت بدأت القيام الكثير من الدراسة يمكن أن تحصل على درجة أعلى. لكن هذه التقديرات الفعلية تحسب التوقعات المتوسطة الأولى. أولا يستخدم فقط أحدث درجاتك للتنبؤ بأدائك المستقبلي وهذا ما يطلق عليه متوسط ​​التوقعات المتحركة باستخدام فترة واحدة من البيانات. والثاني هو أيضا متوسط ​​التوقعات المتحركة ولكن باستخدام فترتين من البيانات. أن كل هؤلاء الناس خرق على العقل العظيم لديك نوع من سكران قبالة لكم وتقرر أن تفعل جيدا في الاختبار الثالث لأسباب خاصة بك ووضع درجة أعلى أمام حلفائكم كنت تأخذ الاختبار ودرجاتك هو في الواقع 89 الجميع، بما في ذلك نفسك، وأعجب. لذلك لديك الآن الاختبار النهائي للفصل الدراسي الخروج وكالعادة كنت تشعر بالحاجة إلى غواد الجميع في جعل توقعاتهم حول كيف سوف تفعل على آخر اختبار حسنا، ونأمل أن ترى style. Now، نأمل يمكنك أن ترى نمط الذي تعتقد أنه الأكثر دقة. ويستل بينما نعمل الآن نعود إلى شركة التنظيف الجديدة التي بدأتها شقيقة نصف استدارة دعا صافرة بينما نعمل لدينا بعض البيانات الماضية المبيعات ممثلة في القسم التالي من جدول بيانات نحن أولا تقديم البيانات لفترة ثلاثة توقعات المتوسط ​​المتحرك. يجب أن يكون إدخال الخلية C6.Now يمكنك نسخ هذه الصيغة خلية وصولا إلى الخلايا الأخرى من C7 إلى C11.Notice كيف يتحرك المتوسط على أحدث البيانات التاريخية ولكن يستخدم بالضبط ثلاث فترات الأخيرة المتاحة لكل التنبؤ يجب أن تلاحظ أيضا أننا لا تحتاج حقا لجعل التنبؤات للفترات الماضية من أجل تطوير أحدث توقعاتنا هذا يختلف بالتأكيد عن الأسي نموذج تمهيد I في شملت التنبؤات السابقة لأننا سوف تستخدمها في صفحة الويب التالية لقياس صحة التنبؤ. الآن أريد أن أعرض نتائج مماثلة لفترة سنتين المتوسط ​​المتحرك المتوقع. يجب أن يكون دخول الخلية C5.Now لك يمكن نسخ هذه الصيغة الخلية وصولا إلى الخلايا الأخرى C6 من خلال C11.Notice كيف الآن فقط اثنين من أحدث القطع من البيانات التاريخية تستخدم لكل التنبؤ مرة أخرى لقد شملت د التنبؤات السابقة لأغراض توضيحية وللاستخدام لاحقا في التحقق من صحة التوقعات. بعض الأمور الأخرى التي من الأهمية أن تلاحظ. للمتوسط ​​المتحرك م فترة التنبؤ فقط م تستخدم معظم القيم البيانات الأخيرة لجعل التنبؤ لا شيء آخر ضروري. للمتوسط ​​المتحرك متوسط ​​التوقعات، عند إجراء التنبؤات السابقة، لاحظ أن التنبؤ الأول يحدث في الفترة م 1. بوث من هذه القضايا سوف تكون كبيرة جدا عندما نطور لدينا التعليمات البرمجية. تطوير المتوسط ​​المتحرك المتحرك الآن نحن بحاجة إلى تطوير رمز توقعات المتوسط ​​المتحرك التي يمكن استخدامها بشكل أكثر مرونة تتبع التعليمات البرمجية لاحظ أن المدخلات هي لعدد الفترات التي تريد استخدامها في التوقعات ومصفوفة القيم التاريخية يمكنك تخزينها في أي المصنف الذي تريده. وظيفة موفينغافيراج التاريخية، نومبروفريودس كما واحد إعلان وتهيئة المتغيرات ديم البند كما متغير عداد خافت كما عدد صحيح تراكم خافت كما أحادية ديم تاريخية الحجم كما صحيح. تهيئة المتغيرات كونتر 1 تراكم 0. تحديد حجم المصفوفة التاريخية تاريخية. للعداد 1 إلى نومبروفريودس. تجميع العدد المناسب من أحدث القيم التي تمت ملاحظتها سابقا. تراكم التراكم تاريخي تاريخيالحجم - نومبروفريودس عداد. محرك متوسط ​​تراكم عدد أوفيريودس. سيتم شرح التعليمات البرمجية في الفصل تريد وضع الوظيفة على جدول البيانات بحيث تظهر نتيجة الحساب حيث ينبغي مثل ما يلي. نموذج نقل الحركة المتوسطي. يعتمد نموذج التنبؤ المتوسط ​​المتحرك على سلسلة زمنية تم إنشاؤها بصورة مصطنعة يتم فيها استبدال القيمة لفترة زمنية معينة بمتوسط ​​تلك القيمة والقيم الخاصة بعدد من الفترات الزمنية السابقة والناجحة كما كنت قد خمنت من الوصف، وهذا النموذج هو الأنسب لبيانات سلسلة الوقت أي البيانات التي تتغير مع مرور الوقت على سبيل المثال، العديد من الرسوم البيانية من الأسهم الفردية في سوق الأسهم تظهر 20، 50، 100 أو 200 يوم المتوسطات المتحركة كوسيلة لإظهار الاتجاهات. وبما أن قيمة التوقعات لأي فترة معينة هي متوسط ​​الفترات السابقة، فإن التنبؤ سيبدو دائما متخلفا عن الزيادة أو النقصان في القيم المعتمدة الملاحظة. فعلى سبيل المثال، إذا كان لسلسلة البيانات اتجاه تصاعدي ملحوظ، فإن المتوسط ​​المتحرك سوف توفر التنبؤات عموما تقديرا أقل لقيم المتغير التابع. تتميز طريقة المتوسط ​​المتحرك بميزة على نماذج التنبؤ الأخرى حيث أنها تسهل القمم و t خشونة أو الوديان في مجموعة من الملاحظات ومع ذلك، فإنه يحتوي أيضا على العديد من العيوب على وجه الخصوص هذا النموذج لا ينتج معادلة فعلية لذلك، فإنه ليس كل ما هو مفيد كأداة التنبؤ المدى المتوسط ​​والطويل ويمكن الاعتماد عليها فقط بشكل موثوق للتنبؤ واحد أو فترتين في المستقبل. نموذج المتوسط ​​المتحرك هو حالة خاصة للمتوسط ​​المتحرك المرجح بشكل عام في المتوسط ​​المتحرك البسيط، جميع الأوزان متساوية. منذ 0 3 المؤلف ستيفن R Gould. Fields الموروثة من class. MovingAverageModel يبني جديد نموذج التنبؤ المتوسط ​​المتحرك. موفينغ أفيراجيمودل إنت فترة إنشاء نموذج جديد للتنبؤ المتوسط ​​المتحرك باستخدام محدد المدة. getForecastType إرجاع اسم واحد أو اثنين من اسم هذا النوع من نموذج التنبؤ. داتاسيت داتاسيت يستخدم لتهيئة المتوسط ​​المتحرك موديل. تو سترينغ هذا ينبغي أن تقدم وصفا نصيا لنموذج التنبؤ الحالي بما في ذلك، حيثما أمكن، أي معلمات مشتقة مستخدمة. الطرائق الموروثة من class. Constructs نموذج تنبؤ متوسط ​​متحرك جديد لنموذج صالح ليتم بناؤه، يجب استدعاء إينيت وتمرير في مجموعة بيانات تحتوي على سلسلة من نقاط البيانات مع متغير الوقت تهيئة للتعرف على المتغير المستقل. إقامة التنبؤ المتوسط ​​المتحرك الجديد النموذج باستخدام الاسم المعطى كمتغير مستقل. المستقلين مستقلين - اسم المتغير المستقل المطلوب استخدامه في هذا النموذج. يقوم بنشر نموذج جديد للتنبؤ المتحرك المتوسط ​​باستخدام الفترة المحددة لنموذج صالح يتم بناؤه يجب عليك استدعاء إينيت وتمرير في مجموعة بيانات تحتوي على سلسلة من نقاط البيانات مع متغير الوقت تهيئة للتعرف على المتغير المستقل. يتم استخدام قيمة الفترة لتحديد عدد الملاحظات التي سيتم استخدامها لحساب المتوسط ​​المتحرك على سبيل المثال، لمدة 50 يوما المتوسط ​​المتحرك حيث نقاط البيانات هي الملاحظات اليومية، ثم يجب تعيين الفترة إلى 50. يتم استخدام الفترة أيضا لتحديد مقدار الفترات المستقبلية t يمكن التنبؤ بشكل فعال مع المتوسط ​​المتحرك لمدة 50 يوما، فإننا لا يمكن معقول - مع أي درجة من الدقة - توقعات أكثر من 50 يوما بعد الفترة الأخيرة التي تتوفر البيانات قد يكون هذا أكثر فائدة من، على سبيل المثال فترة 10 يوما، حيث لم نتمكن من التنبؤ بشكل معقول إلا بعد 10 أيام من الفترة الماضية. فترة البارامترات - عدد الملاحظات التي سيتم استخدامها لحساب المتوسط ​​المتحرك. نشئ نموذج جديد للتنبؤ المتوسط ​​المتحرك، باستخدام الاسم المعطى كمتغير مستقل والفترة المحددة. المعلمات المستقلةفاريابل - اسم المتغير المستقل لاستخدامه في فترة النموذج هذه - عدد الملاحظات التي سيتم استخدامها لحساب المتوسط ​​المتحرك. استخدمت لتهيئة نموذج المتوسط ​​المتحرك يجب استدعاء هذه الطريقة قبل أي طريقة أخرى في الفصل منذ لا يستمد نموذج المتوسط ​​المتحرك أي معادلة للتنبؤ، وتستخدم هذه الطريقة داتاسيت المدخلات لحساب قيم التنبؤات لجميع القيم الصحيحة للتي المستقلة لي متغير. تحدد من قبل إينيت في واجهة التنبؤالمواد يلغي إينيت في فئة أبستراكتيمباسيدموديل معلمات داتاسيت - مجموعة بيانات من الملاحظات التي يمكن استخدامها لتهيئة المعلمات التنبؤ لنموذج التنبؤ. إرجاع اسم واحد أو اثنين من اسم هذا النوع من نموذج التنبؤ كيب هذا قصير يجب أن يتم تنفيذ وصف أطول في أسلوب توسترينغ. يجب تجاوز هذا لتوفير وصف نصي لنموذج التنبؤ الحالي بما في ذلك، حيثما أمكن، أي المعلمات المشتقة المستخدمة. تحدد من قبل إلى سترينغ في واجهة التنبؤات أوديريدس توسترينغ في فئة ويتدوفينغ أفيراجموديل إرجاع وتمثيل سلسلة من نموذج التنبؤ الحالي، ومعلماتها. تحرك بسيط AVERAGE. Problems مع استخدام المتوسط ​​المتحرك البسيط كأداة التنبؤ. المتوسط ​​المتحرك هو تتبع البيانات الفعلية، لكنه دائما متخلفة عن ذلك. المتوسط ​​المتحرك لن تصل أبدا قمم أو الوديان من البيانات الفعلية أنه ينعم البيانات ليرة لبنانية لك كثيرا عن المستقبل. ومع ذلك، هذا لا يجعل المتوسط ​​المتحرك عديمة الفائدة تحتاج فقط إلى أن تكون على بينة من مشاكلها. زيد DESCRIPTION. AUDIO TRANSCRIPTION. o لتلخيص، لمتوسط ​​متحرك بسيط أو متوسط ​​متحرك واحد، ونحن قد واجهت بعض المشاكل مع استخدام المتوسط ​​المتحرك البسيط كأداة للتنبؤ. المتوسط ​​المتحرك يتتبع البيانات الفعلية، لكنه يتخلف دائما عن الركب. لن يصل المتوسط ​​المتحرك أبدا إلى قمم أو وديان البيانات الفعلية التي تمس البيانات، فإنه حقا لا أقول لك كثيرا عن المستقبل، لأنه هو مجرد التنبؤ فترة واحدة مقدما، وأنه من المفترض أن تمثل أفضل قيمة للفترة المقبلة، فترة واحدة مقدما، لكنه لا اقول لكم أبعد بكثير أن هذا لا يجعل المتوسط ​​المتحرك البسيط غير مجدية في الواقع ترى المتوسطات المتحركة البسيطة.