Ruchome średnie średnie bezwzględne odchylenie

Jak obliczyć średnie odchylenie bezwzględne MAD Pomoc proszę. Od maja 2005 r. Kierownik zakupów w domach towarowych wykorzystuje 4-dniową średnią ruchliwą do prognozowania sprzedaży w nadchodzących miesiącach Dane dotyczące sprzedaży na pokaz więcej Od maja 2005 r. Menedżer zakupów w domach towarowych wykorzystuje 4-krotną średnią ruchliwą do prognozowania sprzedaży w najbliższych miesiącach Dane dotyczące sprzedaży za miesiące styczeń-lipiec podane są w poniższej tabeli poniżej średniej wartości bezwzględnej odchylenia bezwzględnego dla czterokrotnych średnich ruchomej Prognozy wartości są obliczane z dokładnością do dwóch cyfr dziesiętnych Podaj MAD jako liczbę całkowitą za zaokrąglaną. Może być interesująca przeglądanie MAD tylko dla danych i porównanie z MAD dla średnich kroczących To nie odpowiada na Twoje pytanie - po prostu dodaje trochę dodatkowy kolor To, co pokazano, jest efektem wygładzania średnich kroczących w porównaniu z surowymi danych. MAD 1 nx median. Mark 8 lat temu. Tagged ze średnim odchyleniem bezwzględnym. W ostatnim roku ks Prognoza piątek, omówiliśmy średnie metody prognozowania, zarówno proste, jak i ważone Kiedy serie czasowe są nieruchome, to znaczy nie wykazują wyraźnego trendu lub sezonowości i podlegają tylko losowości codziennej egzystencji, a następnie przeprowadzają średnie metody, a nawet średnia arytmetyczna całej serii jest przydatna do przewidywania kolejnych kilku okresów. Jednak większość serii czasowych to tylko nieruchoma sprzedaż detaliczna mają tendencje, sezonowość i cykliczne elementy, podczas gdy narzędzia użyteczności publicznej mają tendencję i elementy sezonowe wpływające na zużycie energii elektrycznej i ciepła W związku z tym ruchomy średnioroczny podejście prognozowania może przynieść mniej pożądane rezultaty. Ponadto najnowsze dane dotyczące sprzedaży zazwyczaj wskazują na przyszłą sprzedaż, dlatego często istnieje potrzeba opracowania systemu prognozowania, który przynosi większą wagę do najnowszych obserwacji. Wprowadzenie wyrównywania wykładniczego. W przeciwieństwie do modeli średniej ruchomej, które wykorzystują stałą liczbę najnowszych wartości w serii czasowej wygładzanie i prognozowanie, wyrównanie wykładnicze uwzględnia wszystkie wartości szeregów czasowych, umieszczając najcięższe obciążenie na bieżących danych i odważa starsze obserwacje, które zmniejszają się wykładniczo w czasie Z uwagi na nacisk na wszystkie poprzednie okresy w zbiorze danych, wykładniczy model wygładzania jest rekurencyjny Jeśli seria czasowa nie wykazuje silnej lub rozpoznawalnej sezonowości lub trendu, można zastosować najprostszą formę wykładniczą wygładzającą pojedynczą wygładzoną wykładnicę. Wzór dla wygładzania pojedynczego wykładniczka jest równy. W tym równaniu t 1 oznacza wartość prognozowaną dla okresu t 1 Y t aktualna wartość bieżącego okresu, tt jest wartością prognozowaną dla bieżącego okresu, t jest stałą wygładzania lub alfa, liczba między 0 a 1 Alpha to masa przypisana do najnowszej obserwacji w serii czasowej Zasadniczo, opierasz swoją prognozę na następny okres na rzeczywistej wartości w tym okresie i wartość prognozowaną na ten okres, która w turze n opierało się na prognozach na okresy poprzedzające to. Załóżmy, że byłeś w biznesie przez 10 tygodni i chcesz prognozować sprzedaż za 11 tydzień Sprzedaże za te pierwsze 10 tygodni są. Z powyższego równania wiesz, że w celu przybycia z prognozą na tydzień 11, musisz przewidzieć wartości dla tygodni 10, 9, a aż do pierwszego tygodnia 1 Ty również wiesz, że tydzień 1 nie ma żadnego okresu poprzedniego, więc nie można przewidzieć I musisz określić stała wygładzania lub alfa do wykorzystania w prognozach. Określenie wstępnej Prognozy. Pierwszym krokiem w konstruowaniu modelu wygładzania wykładniczego jest generowanie prognozowanej wartości dla pierwszego okresu w serii czasów Najczęściej stosowana jest konfiguracja prognozowanych wartość tygodnia 1 równa rzeczywistej wartości 200, którą zrobimy w naszym przykładzie Innym podejściem byłoby to, że jeśli masz wcześniejsze dane o sprzedaży, ale nie używasz go do budowy modelu, możesz wziąć średnią z paru natychmiast pri lub okresy i używać go jako prognozy Jak ustalić swoją wstępną prognozę jest subiektywna. Jak Big Should Alpha Be. Ta też jest wezwaniem do orzeczenia, a znalezienie odpowiedniego alfa podlega próbie i błędowi Ogólnie, jeśli serie czasowe są bardzo stabilne , niewielka jest odpowiednia Wizualna kontrola sprzedaży na wykresie jest również użyteczna w próbie wskazania alfa na początek Dlaczego wielkość jest ważna Ponieważ im bliżej jest 1, tym większa masa, która jest przypisana do ostatniej wartości w określając Twoją prognozę, tym szybciej Twoja prognoza dostosowuje się do wzorców w szeregach czasowych i mniej wygładzające, które mają miejsce Podobnie, im bliżej jest 0, tym większa masa, jaką można postawić na wcześniejszych obserwacjach przy określaniu prognozy, tym bardziej powoli Twoja prognoza dostosowuje do wzorców w serii czasowej, a bardziej wygładzanie, które wystąpi Let s wizualnie kontroli 10 tygodni sprzedaży. The Exponential Smoothing Process. The sprzedaży wydaje się nieco rozdrobnione, oscylując między 200 a 2 35 Pozwólmy zacząć od alfa 0 5 To daje nam następującą tabelę. Nieprawidłowe, nawet jeśli wasze prognozy są precyzyjne, gdy rzeczywista wartość dla danego tygodnia jest wyższa niż przewidywałeś w tygodniach od 2 do 5, prognozy dla każdego następnego tygodnia tygodni 3 do 6 dostosowują się do góry, gdy rzeczywiste wartości są niższe niż przewidywana, np. tygodnie 6, 8, 9 i 10, prognozy na kolejny tydzień dostosowują się do dołu Zauważ, że podczas przechodzenia do późniejsze okresy, wcześniejsze prognozy zaczynają odgrywać coraz mniejszą rolę w późniejszych prognozach, ponieważ ich masa maleje wykładniczo Po prostu patrząc na powyższy stół, wiesz, że prognoza dla tygodnia 11 będzie niższa niż 220 8, Twoja prognoza na tydzień 10.So, opierając się na naszym alfa i naszej poprzedniej sprzedaży, naszym najlepszym przypuszczeniem jest to, że sprzedaż w tygodniu 11 będzie wynosić 215 4 Sprawdzić wykres rzeczywistych i prognozowanych sprzedaży w tygodniach od 1 do 10. Oznaczyć, że przewidywana sprzedaż jest gładsza niż rzeczywiste i można zobaczyć, jak za ecasted linii sprzedaży dostosowuje się do skoków i spadków w rzeczywistych szeregach czasowych. Co by się stało, gdybyśmy używali mniejszej lub większej Alpha. Będziemy demonstrować przy użyciu zarówno alfa 30, jak i jednego z 70, co daje nam poniższą tabelę i wykres. Użyj alfa 0 70, kończymy się najniższym MAD z trzech stałych Pamiętaj, że oceniając niezawodność prognoz nie zawsze chodzi o minimalizację MAD MAD, przecież jest to średnia odchyleń Zwróć uwagę, jak radykalnie bezwzględne odchylenia dla każdego alfa zmienia się z tygodnia na tydzień Prognozy mogą być bardziej wiarygodne przy użyciu alfa, która wytworzy wyższą MAD, ale ma mniejsze zróżnicowanie między jej indywidualnymi odchyleniami. Każdy na wygładzanie wykładnicze Wyrażenie wyrównawcze nie jest przeznaczone do długoterminowej prognozy Zwykle jest używane do przewidzenia jednego lub dwóch, ale rzadko więcej niż trzy okresy wyprzedzające Także w przypadku nagłej drastycznej zmiany poziomu sprzedaży lub wartości, a cykle czasowe są kontynuowane na tym nowym poziomie, wówczas algorytm będzie slo w celu dogonienia nagłej zmiany W związku z tym będzie większy błąd w prognozowaniu W takich sytuacjach najlepiej byłoby zignorować poprzednie okresy przed zmianą i rozpocząć proces wyrównywania wykładów na nowym poziomie Wreszcie ten post omówił pojedynczy gładka wykładnicza, która jest używana, gdy nie ma zauważalnej sezonowości lub tendencji w danych Gdy w danych występuje zauważalny trend lub sezonowy wzorzec, wygładzanie pojedynczego wykładu przyniesie znaczący błąd prognozy. Potrzebne jest wyrównanie podwójne wykładnicze w celu dopasowania do tych wzorów będzie obejmować wyrównanie podwójne wykładnicze w przyszłym tygodniu s Prognoza piątek post. Jedna z najprostszych, najczęściej używanych technik prognozowania szeregów czasowych jest średnia ruchoma Średnie ruchome metody są przydatne, jeśli wszystko, co masz, to kilka kolejnych okresów zmiennej, np. sprzedaży, nowe otwarte konta oszczędnościowe, uczestnicy warsztatów, itp. przewidujesz, a nie inne dane, aby przewidzieć, jaka będzie następna wartość okresu Często, używając ostatnich miesięcy sprzedaży, aby przewidzieć, że sprzedaż w przyszłym miesiącu jest preferowana do szacunków niezależnych. Jednakże, średnie ruchome metody mogą mieć poważne błędy w prognozowaniu, jeśli są stosowane nieostrożnie. Średnia roczna Metoda. Średnie ruchome próbują oszacować następna wartość okresu poprzez uśrednienie wartości ostatnich kilku okresów bezpośrednio poprzednich Pozwól powiedzieć, że byłeś w biznesie przez trzy miesiące, od stycznia do marca, i chciałeś prognozować sprzedaż w kwietniu Twoja sprzedaż za ostatnie trzy miesiące wygląda tak: Najprostszym podejściem byłoby przeciętnie od stycznia do marca, a następnie oszacowanie sprzedaży w kwietniu. 129 134 122 3 128 333.Stąd, biorąc pod uwagę sprzedaż w styczniu do marca, przewidujesz, że sprzedaż w kwietniu wyniesie 128.333 Po osiągnięciu rzeczywistej sprzedaży w kwietniu, obliczysz prognozę na maj, tym razem od lutego do kwietnia Musisz być zgodna z liczbą okresów używanych do przenoszenia średniej prognozy. Liczba okresów używanych w prognozach średniej ruchomej jest dowolna, możesz używać tylko dwóch okresów, lub pięciu lub sześciu okresów, niezależnie od tego, czy chcesz wygenerować prognozy. Powyższe podejście jest prostą średnią ruchoma Czasami, w ostatnich miesiącach sprzedaż może być silniejszym wpływem sprzedaży w nadchodzącym miesiącu, więc chcesz nadać tym bliskim miesiącom większą wagę w modelu prognozy Jest to ważona średnia ruchoma I podobnie jak liczba okresów, ciężary przypisane są wyłącznie arbitralne Powiedzmy, że chciałeś dać Marzec sprzedaż 50, w lutym 30 wadze i styczniu 20 Następnie Twoja prognoza na kwiecień będzie 127 000 122 50 134 30 129 20 127.L naśladowanie średnich średnich ruchów Średnie ruchy są uważane za technikę wygładzania Prognozowanie średniej z biegiem czasu powoduje złagodzenie lub wyrównanie skutków nieregularnych zdarzeń w danych W rezultacie efekty sezonowości, cykle koniunkturalne i inne zdarzenia losowe mogą znacznie zwiększyć błąd prognozy Spójrz na pełny rok wartości danych, a następnie porównać 3-okresową średnią ruchomej i 5-letniej średniej ruchomej. Notyczność, że w tym przypadku nie stworzyłem prognoz, ale raczej na środku średnia ruchoma Pierwsza 3-miesięczna średnia ruchoma jest w lutym i jest to średnia z stycznia, lutego i marca podobnie jak średnia dla pięciu miesięcy Zobacz teraz wykres poniżej. Co widzisz jest nie trzy-miesięczna średnia ruchoma znacznie gładsza niż rzeczywista seria sprzedaży I jak na temat pięciomiesięcznej średniej ruchomej Jest jeszcze gładsza Zatem, im więcej okresów użyjesz do średniej ruchomej, tym gładszy czas eries W związku z tym, w celu prognozowania, średnia średniej ruchomej może nie być najdokładniejsza metoda Metody średnie ruchome okazują się bardzo cenne, gdy próbujesz wyodrębnić sezonowe, nieregularne i cykliczne składniki szeregów czasowych w celu bardziej zaawansowanych metod prognozowania, takich jak regresja i ARIMA, a także wykorzystanie średnich kroczących w rozkładaniu szeregów czasowych zostaną omówione później w serii. Określenie dokładności modelu średniej ruchomości. Ogólnie rzecz biorąc, chcesz mieć metodę prognozowania, która ma najmniejszy błąd między rzeczywistymi a przewidywanymi wynikami najczęstszymi miarami dokładności prognozy jest średni odchylenie bezwzględne MAD W tym podejściu dla każdego okresu w serii czasowej, dla której wygenerowano prognozę, uwzględniono bezwzględną wartość różnicy między rzeczywistym a prognozowanym okresem, odchylenie Następnie przeciętnie te odchylenia bezwzględne i otrzymujesz miarę MAD MAD mogą być pomocne przy podejmowaniu decyzji o liczbie okresów średnich, a także o wysokości Waga, jaką należy umieścić w każdym okresie Ogólnie rzecz biorąc, wybierzesz ten, który powoduje najniższe MAD Poniżej przedstawiono przykład obliczania MAD. AD jest po prostu średnią z 8, 1 i 3. Średnioroczne podsumowanie W przypadku użycia średnich kroczących do prognozowania , pamiętaj. Mniejsze średnie mogą być proste lub ważone. Wartość okresów używanych przez użytkownika dla średniej, a dowolne obciążenia przypisane do każdego są ściśle arbitralne. Wszystkie średnie wygładzają nieregularne wzorce w danych szeregowych, tym większa liczba okresów używanych każdy punkt danych, tym większy efekt wygładzania. Ponieważ wygładzanie prognozowanie sprzedaży w przyszłym miesiącu w oparciu o ostatnie kilka miesięcy sprzedaży może spowodować duże odstępstwa ze względu na sezonowość, cykliczne i nieregularne wzorce w danych. średniej ruchomej metody może być użyteczna w rozkładaniu serii czasowych dla bardziej zaawansowanych metod prognozowania. Następne tydzień Wyrównywanie wykładnicze W przyszłym tygodniu s Prognoza piątek omówimy wykładnicze metody wygładzania , a zobaczysz, że mogą być o wiele lepsze niż przenoszenie średnich metod prognozowania. Nie bądźcie wiedzieli, dlaczego nasze prognozy piątek publikuje się w czwartek Dowiedz się więcej. Najdź nowe posty przyjdź do Ciebie. Powinajesz moją metodę C, aby obliczyć Bollingera Pasma dla każdego punktu średniej ruchomej, pasma górnego, dolnego pasma. Jak widać, ta metoda używa 2 dla pętli do obliczania odchylenia ruchomego przy użyciu średniej ruchomej Zawiera dodatkową pętlę do obliczania średniej ruchomej w ciągu ostatnich n okresów Tego mogłem usunąć poprzez dodanie nowej wartości punktu do totalaverage na początku pętli i usunięcie wartości punktu i na końcu loop. My pytanie jest w zasadzie Czy mogę usunąć resztę pętli wewnętrznej w podobny sposób Udało mi się z moving average. asked 31 stycznia 13 w 21 45. Odpowiedź brzmi tak, można W połowie 80 s opracował właśnie taki algorytm prawdopodobnie nie oryginalne w FORTRAN dla procesu monitorowania i aplikacji kontroli Niestety, to było ponad 25 tys ars temu i nie pamiętam dokładnych wzorów, ale technika była przedłużeniem dla ruchu średnie, z obliczeń drugiego rzędu, a nie tylko liniowych. Po obejrzeniu kodu niektóre sądzę, że mogę suss się, jak Zrobiłem to od razu Zauważ, jak twoja wewnętrzna pętla czyni Sum of Squares. in w ten sam sposób, że Twoja średnia musiała mieć początkową sumę wartości Jedyne dwa różnice są kolejnością jego mocy 2 zamiast 1 i że jesteś odejmując średnią każdą wartość, zanim ją skonfigurujesz Teraz, która może wyglądać nierozerwalnie, ale w rzeczywistości może być oddzielona. Teraz pierwsza kadencja to tylko Suma Kwadratów, rozumiesz, że w taki sam sposób, w jaki suma wartości dla Średnia ostatnia k 2 n jest po prostu średnią kwadratową w danym okresie Od kiedy dzieli się wynik przez cały okres, możesz po prostu dodać nową średnią kwadratę bez dodatkowej pętli. Następnie w drugiej części SUM -2 vik, ponieważ SUM vi total kn można go zmienić na th jest tylko -2 k 2 n, czyli -2 razy przeciętnie kwadratowa, po tym, jak okres n jest podzielony ponownie Więc ostateczna kombinowana formuła jest. upewnij się, że sprawdzasz ważność tego faktu, ponieważ wyprowadzam go z górnej części mojej głowy. I włączenie do Twojego kodu powinno wyglądać tak: problem z podejściem, które oblicza sumę kwadratów, to że to i kwadrat sum może być dość duży, a obliczanie ich różnicy może wprowadzić bardzo duży błąd, więc pomyślmy o czymś lepszym Dlaczego potrzebujesz tego, zobacz artykuł z Wikipedii na temat algorytmów obliczania wariancji i John Cooka w teoretycznych wyjaśnieniach liczbowych. Pierwsze , zamiast obliczyć stddev niech skoncentruje się na wariancji Kiedy już mamy wariancję, stddev jest tylko kwadratowym korzeniem wariancji. Wszystko, że dane znajdują się w tablicy o nazwie x walcowanie okna o rozmiarze n, można by pomyśleć jako usuwanie wartości x0 i dodanie wartości xn Niech s oznacza średnie x0 x n-1 i x1 xn odpowiednio i odpowiednio Różnica między wariancjami x0 x n-1 a x 1 xn jest, po anulowanie niektórych terminów i applyin ga-bab ab. Dlatego wariancja jest zakłócana przez coś, co nie wymaga utrzymywania sumy kwadratów, co jest lepsze dla dokładności numerycznej. Można obliczyć średnią i wariancję raz na samym początku z odpowiednim algorytmem Metoda Welforda Po że za każdym razem trzeba zastąpić wartość w oknie x0 przez inną xn aktualizujesz średnią i wariancję podobną do tej. Dziękuję za to wykorzystałem ją jako podstawę wdrożenia w C dla CLR odkryłem, że w praktyce , możesz zaktualizować tak, że newVar jest bardzo małą liczbą ujemną, a program sqrt nie przedstawił, jeśli w tym przypadku nie można zminimalizować wartości zero Nie pomyśl, ale stabilna To wystąpiło, gdy każda wartość w moim oknie miała tę samą wartość, jaką używałem rozmiar okna 20 i wartość, o której mowa, wynosiła 0, w przypadku, gdy ktoś chce spróbować odtworzyć to Drew Noakes 26 lipca 13 w wieku 15 25 lat. Użyłem wspólnych komputerów i przyczyniłem się do tej biblioteki czegoś bardzo podobnego do tego s open-source, porting do C powinien b e łatwy jak sklep-kupił ciasto próbowałeś robić ciasto od zera Sprawdzaj to mają klasę StandardDeviation Idź do town. answered 31 stycznia 13 w 21 48.You mile widziane Przepraszam, że nie mam odpowiedzi szukasz I zdecydowanie nie oznaczało sugerowania przeniesienia całej biblioteki Tylko minimalny niezbędny kod, który powinien być kilkaset wierszy lub tak Uwaga, że ​​nie mam pojęcia, jakie ograniczenia praw autorskich apache ma w tym kodzie, więc musisz sprawdzić to na zewnątrz jeśli chcesz, to jest link Tak, że Variance FastMath Jason Jan 31 13 w 22 36. Najważniejsze informacje zostały już podane powyżej --- ale być może to jest ogólnie interesujące. Mała biblioteka Java do obliczania średniej ruchomej i standardowe odchylenie jest dostępne tutaj. Wdrożenie oparte jest na wariancie metody Welford s wymienionej powyżej Metody usuwania i zastępowania wartości zostały uzyskane, które można wykorzystać do przenoszenia okien wartości.