Predicción Por Suavizar Técnicas

Predicción por Suavizar Técnicas Este sitio es una parte de los de JavaScript E-labs objetos para la toma de decisiones de aprendizaje. Otros JavaScript en esta serie se clasifican en diferentes áreas de las aplicaciones en la sección MENU en esta página. Una serie temporal es una secuencia de observaciones que están ordenados en el tiempo. Inherente a la recogida de los datos obtenidos a través del tiempo es una cierta forma de la variación aleatoria. Existen métodos para reducir de cancelar el efecto debido a la variación aleatoria. Técnicas utilizadas son "alisado". Estas técnicas, cuando se aplica correctamente, revela con mayor claridad las tendencias subyacentes. Introduzca la-fila sabio en secuencia, a partir de la esquina superior izquierda de series de tiempo, y el parámetro (s), a continuación, haga clic en el botón Calcular para obtener la previsión de un período de la ventaja. Los espacios en blanco no se incluyen en los cálculos, pero son ceros. En la introducción de sus datos para pasar de célula a célula en la matriz de datos utilizar la tecla Tab no flecha o introduzca llaves. Características de series de tiempo, lo que podría ser revelada mediante el examen de su gráfica. con los valores pronosticados, y el comportamiento de los residuos, el modelado condición de previsión. Medias Móviles: rango medias móviles entre las técnicas más populares para el pre-procesamiento de series de tiempo. Se utilizan para filtrar aleatorio "ruido blanco" de los datos, para hacer la serie de tiempo más suave o incluso para enfatizar ciertos componentes informativos contenidos en las series de tiempo. Suavizado exponencial: Este es un esquema muy popular para producir una serie de tiempo suavizado. Mientras que en Medias Móviles las últimas observaciones se ponderan por igual, Suavizado exponencial asigna exponencialmente decreciente pesos como la observación envejecen. En otras palabras, las recientes observaciones se dan relativamente más peso en la predicción de las observaciones de más edad. Doble exponencial es mejor en tendencias de manejo. Triple exponencial es mejor en el manejo de las tendencias parábola. Un promedio móvil ponderado exponenentially con un una constante de suavizado. corresponde aproximadamente a una media móvil simple de longitud (es decir, período) n, donde A y n están relacionados por: a = 2 / (n + 1) o N = (2 - a) / a. Así, por ejemplo, un promedio móvil ponderado exponenentially con una constante de alisamiento igual a 0,1 correspondería aproximadamente a una media móvil de 19 días. Y un promedio móvil simple de 40 días correspondería aproximadamente a un promedio móvil ponderado exponencialmente con una constante de alisamiento igual a 0,04878. De Holt lineal exponencial: Supongamos que la serie temporal es no estacional, pero sí tendencia pantalla. Método de Holt estima tanto el nivel actual y la tendencia actual. Tenga en cuenta que la media móvil simple es caso especial de la suavización exponencial estableciendo el período de la media móvil de la parte entera de (2-alfa) / Alpha. Para la mayoría de los datos de negocio un parámetro alfa menor que 0,40 es a menudo eficaz. Sin embargo, se puede realizar una búsqueda de rejilla del espacio de parámetros, con = 0,1 a 0,9 =, con incrementos de 0,1. Entonces la mejor alfa tiene el error absoluto medio más pequeño (Ma ERROR). Cómo comparar varios métodos de suavizado: Aunque hay indicadores numéricos para evaluar la exactitud de la técnica de pronóstico, el más ampliamente enfoque es en el uso de la comparación visual de varias previsiones para evaluar su exactitud y elegir entre los distintos métodos de pronóstico. En este enfoque, hay que trazar (utilizando, por ejemplo, Excel) en la misma gráfica los valores originales de una variable de series de tiempo y los valores previstos de varios métodos de pronóstico diferentes, facilitando así una comparación visual. Usted puede tener gusto usando las previsiones anteriores al suavizar Técnicas JavaScript para obtener los valores de pronóstico últimos en base a suavizar las técnicas que utilizan parámetro sólo individual. Holt, y Winters métodos utilizan dos y tres parámetros, respectivamente, por lo que no es una tarea fácil para seleccionar el óptimo, o incluso cerca de los valores óptimos por ensayo y - errors para los parámetros. La única suavizado exponencial hace hincapié en la perspectiva de corto alcance; que establece el nivel de la última observación y se basa en la condición de que no existe una tendencia. La regresión lineal, que se ajusta a una recta de mínimos cuadrados a los datos históricos (o datos históricos transformados), representa el rango de largo, que está condicionada a la tendencia básica. Suavizamiento exponencial lineal de Holt captura información sobre la tendencia reciente. Los parámetros en el modelo de Holt es los niveles de parámetros que debe disminuir cuando la cantidad de variación de datos es grande, y las tendencias-parámetro debe aumentarse si la dirección de la tendencia reciente es apoyada por la causal algunos factores. Predicción a corto plazo: Observe que cada JavaScript en esta página ofrece un pronóstico de un solo paso de la ventaja. Para obtener un pronóstico de dos pasos de la ventaja. sólo tiene que añadir el valor previsto para finales de ustedes series temporales de datos y luego haga clic en el mismo botón Calcular. Puede repetir este proceso para un par de veces con el fin de obtener las previsiones a corto plazo necesarias.