Vorhersage von Smoothing Techniques Diese Seite ist ein Teil der JavaScript E-Labs Lernobjekte für die Entscheidungsfindung. Andere JavaScript in dieser Serie sind unter verschiedenen Bereichen von Anwendungen im Abschnitt MENU auf dieser Seite kategorisiert. Eine Zeitreihe ist eine Folge von Beobachtungen, die zeitlich geordnet sind. Inhärent in der Sammlung von Daten über die Zeit genommen ist eine Form der zufälligen Variation. Es gibt Methoden zur Verringerung der Annullierung der Wirkung aufgrund zufälliger Variation. Weit verbreitete Techniken sind Glättung. Diese Techniken, wenn richtig angewandt, zeigt deutlicher die zugrunde liegenden Trends. Geben Sie die Zeitreihe Row-weise in der Reihenfolge beginnend mit der linken oberen Ecke und den Parametern ein, und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Berechnen, um eine Prognose für eine Periode zu erhalten. Blank Boxen sind nicht in den Berechnungen, sondern Nullen enthalten. Wenn Sie Ihre Daten eingeben, um von Zelle zu Zelle in der Daten-Matrix zu bewegen, verwenden Sie die Tabulatortaste nicht Pfeil oder geben Sie die Tasten ein. Merkmale der Zeitreihen, die durch die Untersuchung seines Graphen aufgezeigt werden könnten. Mit den prognostizierten Werten und dem Residualverhalten, Condition Prognose Modellierung. Moving Averages: Gleitende Durchschnitte zählen zu den beliebtesten Techniken für die Vorverarbeitung von Zeitreihen. Sie werden verwendet, um zufälliges weißes Rauschen aus den Daten zu filtern, um die Zeitreihe glatter zu machen oder sogar bestimmte in der Zeitreihe enthaltene Informationskomponenten zu betonen. Exponentialglättung: Dies ist ein sehr populäres Schema, um eine geglättete Zeitreihe zu erzeugen. Während in den gleitenden Durchschnitten die früheren Beobachtungen gleich gewichtet werden, weist Exponentialglättung exponentiell abnehmende Gewichte zu, wenn die Beobachtung älter wird. Mit anderen Worten, die jüngsten Beobachtungen sind relativ mehr Gewicht in der Prognose gegeben als die älteren Beobachtungen. Double Exponential Smoothing ist besser im Umgang mit Trends. Triple Exponential Smoothing ist besser im Umgang mit Parabeltrends. Ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt mit einer Glättungskonstanten a. Entspricht in etwa einem einfachen gleitenden Durchschnitt der Länge (d. h. Periode) n, wobei a und n durch a 2 (n1) OR n (2 - a) a verknüpft sind. So würde beispielsweise ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt mit einer Glättungskonstante gleich 0,1 etwa einem 19 Tage gleitenden Durchschnitt entsprechen. Und ein 40 Tage einfacher gleitender Durchschnitt würde etwa einem exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt mit einer Glättungskonstanten gleich 0,04878 entsprechen. Holts Lineare Exponentialglättung: Angenommen, die Zeitreihe ist nicht saisonal, sondern zeigt Trend. Holts-Methode schätzt sowohl das aktuelle Niveau als auch den aktuellen Trend. Beachten Sie, dass der einfache gleitende Durchschnitt ein Spezialfall der exponentiellen Glättung ist, indem die Periode des gleitenden Mittelwertes auf den ganzzahligen Teil von (2-Alpha) Alpha gesetzt wird. Für die meisten Geschäftsdaten ist ein Alpha-Parameter kleiner als 0,40 oft effektiv. Man kann jedoch eine Gittersuche des Parameterraums mit 0,1 bis 0,9 mit Inkrementen von 0,1 durchführen. Dann hat das beste Alpha den kleinsten mittleren Absolutfehler (MA Error). Wie man mehrere Glättungsmethoden miteinander vergleicht: Obwohl es numerische Indikatoren für die Beurteilung der Genauigkeit der Prognosetechnik gibt, besteht der am weitesten verbreitete Ansatz darin, einen visuellen Vergleich mehrerer Prognosen zu verwenden, um deren Genauigkeit zu bewerten und unter den verschiedenen Prognosemethoden zu wählen. Bei diesem Ansatz muss man auf demselben Graphen die ursprünglichen Werte einer Zeitreihenvariablen und die vorhergesagten Werte aus verschiedenen Prognoseverfahren aufzeichnen und damit einen visuellen Vergleich erleichtern. Sie können die Vergangenheitsvorhersage von Smoothing Techniques JavaScript verwenden, um die letzten Prognosewerte basierend auf Glättungstechniken zu erhalten, die nur einen einzigen Parameter verwenden. Holt - und Winters-Methoden zwei bzw. drei Parameter, daher ist es keine leichte Aufgabe, die optimalen oder sogar nahezu optimalen Werte durch Versuch und Fehler für die Parameter auszuwählen. Die einzelne exponentielle Glättung betont die kurzreichweite Perspektive, die sie den Pegel auf die letzte Beobachtung setzt und basiert auf der Bedingung, dass es keinen Trend gibt. Die lineare Regression, die auf eine Linie der kleinsten Quadrate zu den historischen Daten (oder transformierten historischen Daten) passt, repräsentiert die lange Reichweite, die auf dem Grundtrend konditioniert ist. Holts lineare exponentielle Glättung erfasst Informationen über die jüngsten Trend. Die Parameter im Holts-Modell sind Ebenenparameter, die verringert werden sollten, wenn die Menge der Datenvariation groß ist, und der Trends-Parameter sollte erhöht werden, wenn die jüngste Trendrichtung durch das Kausale beeinflusst wird. Kurzfristige Prognose: Beachten Sie, dass jeder JavaScript auf dieser Seite eine einstufige Prognose zur Verfügung stellt. Um eine zweistufige Prognose zu erhalten. Fügen Sie einfach den prognostizierten Wert an das Ende der Zeitreihendaten und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Berechnen. Sie können diesen Vorgang für ein paar Mal wiederholen, um die benötigten kurzfristigen Prognosen. Entscheiden Sie mich für die Frage, Im Lesen Prognose: Grundsätze und Praxis von Rob J Hyndman. Im stecken auf diesem Kapitel: otexts. orgfpp84 die kurz erklärt, wie ein gleitender Durchschnitt funktioniert. Der Grund ist, dass ich havent verstanden, wie die e mit k in 1. q (Blick auf die Formel auf den Link oben) berechnet werden. Ich möchte eine einfache lineare Regression mit minimalen Quadraten auf die Fehler zwischen den Prognosen und den realen Werten anzuwenden, aber ich war nicht in der Lage zu verstehen, was ist der Wert, um diese Fehler zuzuordnen. Wie kann ich handeln, um sie zu erhalten Vielen Dank im Voraus Die Fehlerbedingungen für den MA-Teil eines ARIMA-Modells werden in der Regel als Teil der Schätzroutine produziert - und sind gleich der Differenz zwischen dem beobachteten Wert und dem angepassten Wert. Das bedeutet a) Sie können keine einfache lineare Regression verwenden, um Ihr Modell zu schätzen - die Werte der Fehlerterme hängen von den Koeffizienten Ihres Modells ab, sodass Sie die Fehlerterme nicht in eine Regression einschließen können, um diese Koeffizienten zu erzeugen. B) wenn Sie ein Modell verwenden, das auf einem Datensatz erstellt wird, um Prognosen für einen anderen Datensatz zu erhalten - mit einer Methode, die mit den einstufigen Prognosen vergleichbar ist, die Professor Hyndman auf seinem Blog beschreibt, ist wahrscheinlich der einfachste Weg, diese zu bekommen. C) wenn Sie die Werte generieren wollen, um die Mathematik von dem, was los ist, zu generieren, ist es meist ziemlich einfach, Dinge in einer Kalkulationstabelle einzurichten. Berechnen Sie Ihre Prognose für Periode eins. Subtrahieren Sie die Prognose von dem realen Wert für diesen Zeitraum, um den Fehler für Periode 1 zu generieren. Verwenden Sie diesen Fehler für Periode 1 (zusammen mit anderen relevanten Daten), um die Prognose für Zeitraum zwei zu berechnen - und so weiter. Wenn Sie Ihre Tabellenkalkulation richtig einrichten - dies kann einfach das Erstellen der entsprechenden Formeln einmal, dann kopieren sie eine Spalte, um Ihre Werte zu erhalten. In jedem Fall ist es wahrscheinlich besser, zu vergleichen, Ihre Prognosen auf Ihre Vorhersagen über etwas wie die Mean Absolute Scaled Error, oder eine andere Technik, die evauliert, wie nah Ihre Modell-Projektionen auf die tatsächlichen Werte in den Daten zu sehen sind. Eine einfache lineare Regression der reellen Werte auf den Projektionen ist nicht eine große Weise, dies zu tun - es gibt Ihnen einen Vergleichswert, aber nicht zwischen Ihrer Projektion und dem Wert, sondern eine lineare Transformation Ihrer Funktion und des Wertes. Wenn Sie die lineare Regression durchführen und einen Abweichungskoeffizienten erhalten, der nicht gleich (oder zumindest nahe) bis null ist oder ein Steigungskoeffizient, der nicht gleich (oder zumindest nahe) zu einem ist, ist dies ein Zeichen von Ein wesentliches Problem mit Ihrem Modell, egal wie gut die Güte der Fit-Statistiken sind aus der Regression beantwortet Nov 6 14 um 23:14
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