Moving Media Media Assoluto Deviazione

Come calcolare deviazione media assoluta MAD Aiuto please. Since maggio del 2005, il manager di acquisto in un grande magazzino è stato utilizzando un periodo di 4-media mobile a prevedere le vendite nei prossimi mesi i dati di vendita per l'esposizione di più Dal maggio del 2005, il direttore di acquisto in un grande magazzino ha utilizzato a 4 periodo di media mobile a prevedere le vendite nei prossimi mesi i dati di vendita per i mesi di gennaio a luglio sono riportati nella tabella belowpute media MAD deviazione assoluta per il quattro periodo di movimento previsioni la media dei valori di previsione sono calcolati con una precisione di due cifre decimali Specificare il matto come un numero intero da rounding. It potrebbe essere interessante guardare il MAD solo per i dati stessi e confrontare con il MAD per le medie mobili questo non risponde alla tua domanda - aggiunge solo un po 'di colore in più ciò che questo dimostra è l'effetto levigante di medie mobili rispetto al data. MAD grezzo 1 nx median. Mark otto anni ago. Tagged con media assoluta deviation. In settimana scorsa s meteo Venerdì inviati, abbiamo discusso media mobile metodi di previsione, sia semplici e ponderati Quando una serie di tempo è fermo, cioè, non presenta tendenza percepibile o stagionalità ed è soggetto solo alla casualità dell'esistenza di tutti i giorni, per poi passare metodi medie o anche una semplice media di tutta la serie sono utili per previsione dei prossimi periodi Tuttavia, la maggior parte delle serie temporali sono tutt'altro che le vendite al dettaglio stazionarie hanno tendenza, stagionale, e gli elementi ciclici, mentre servizi pubblici hanno tendenza e componenti stagionali che hanno un impatto l'utilizzo di energia elettrica e calore Quindi, spostando approcci media di previsione possono fornire meno di risultati desiderabili Inoltre, i più recenti dati di vendita sono in genere più indicativo di vendite future, per cui vi è spesso la necessità di avere un sistema di previsione che pone un peso maggiore alle osservazioni più recenti Inserisci smoothing. Unlike esponenziale modello a media mobile, che utilizzano un determinato il numero dei valori più recenti della serie tempo per il livellamento e la previsione, livellamento esponenziale incorpora tutte le serie valori tempo, mettendo il peso più pesante sui dati attuali, e pesi su osservazioni precedenti che diminuiscono in modo esponenziale nel tempo a causa della enfasi su tutti i periodi precedenti nel set di dati, il modello di livellamento esponenziale è ricorsiva Quando una mostra di serie temporali senza stagionalità o di tendenza forte o percepibile, la forma più semplice di smoothing esponenziale singolo livellamento esponenziale possono essere applicati la formula per singolo livellamento esponenziale is. In questa equazione, t 1 rappresenta il valore di previsione per il periodo t 1 Y t è il valore effettivo del periodo in corso, TT è il valore meteo per il periodo in corso, t ed è la costante o lisciatura alpha, un numero compreso tra 0 e 1 Alpha è il peso assegnato alla più recente osservazione in serie storica in sostanza, si sta basando la sua previsione per il prossimo periodo sul valore effettivo per questo periodo, e il valore previsto per questo periodo, che a sua volta si basava su previsioni per i periodi precedenti that. Let s assumere si ve stato in attività per 10 settimane e si vuole prevedere le vendite per il 11 ° settimana di vendita per quelle prime 10 settimane are. From l'equazione di cui sopra, si sa che, al fine di venire con una previsione per la settimana 11, è necessario previsto valori per settimane 10, 9, e tutta la strada fino alla settimana 1 sapete anche che settimana 1 non ha una periodo precedente, quindi non può essere la previsione e, è necessario determinare la lisciatura costante, o alfa, da utilizzare per la forecasts. Determining il Forecast. The primo passo iniziale nella costruzione di tuo modello di livellamento esponenziale è quello di generare un valore di previsione per il primo periodo in serie temporali la pratica più comune è quello di impostare il valore previsto di 1 settimana pari al valore attuale, 200 , che faremo nel nostro esempio un altro approccio è che se si dispone di dati di vendita prima di questo, ma non lo si utilizza nella costruzione del modello, si potrebbe prendere una media di un paio di immediatamente periodi precedenti e di utilizzarlo come Come le previsioni a determinare la previsione iniziale è subjective. How grande deve Alpha Be. This troppo è un giudizio, e trovare il alfa appropriato è oggetto di tentativi ed errori In generale, se la vostra serie storica è molto stabile, una piccola è appropriato visiva l'ispezione delle vostre vendite su un grafico è utile anche nel tentativo di individuare un alfa per iniziare Perché le dimensioni della importante perché il più vicino è a 1, il più peso che viene assegnato al valore più recente nel determinare il tempo, più rapidamente la vostra previsione si adatta a schemi nella vostra serie storiche e la meno smoothing che si verifica Allo stesso modo, il più vicino è a 0, il peso più che è posto su osservazioni precedenti nel determinare le previsioni, il più lentamente vostra previsione si adatta a modelli nelle serie temporali , e più smoothing che si verifica Let s ispezionare visivamente le 10 settimane di vendite sales. The esponenziale process. The risultare irregolari, oscillante tra 200 e 235 Sia s Iniziamo con un alfa di 0 5 che ci dà la seguente table. Notice come, anche se le previsioni aren t preciso, quando il valore effettivo per una settimana particolare è superiore a quello che si previsto settimane da 2 a 5, per esempio, le previsioni per ciascuna delle settimane successive settimane da 3 a 6 regolare verso l'alto quando i tuoi valori effettivi sono inferiori a vostra previsione per esempio settimane 6, 8, 9, e 10, le previsioni per la settimana seguente regola anche verso il basso anche notare che, come ci si sposta a periodi successivi, le previsioni precedenti giocano sempre meno di un ruolo nelle vostre previsioni successive, come il loro peso diminuisce in modo esponenziale Solo guardando la tabella di cui sopra, si sa che le previsioni per la settimana 11 sarà inferiore a 220 8, le previsioni per la settimana 10.So, sulla base della nostra alfa e le nostre vendite del passato, la nostra ipotesi migliore è che le vendite in settimana 11 saranno 215 4 Date un'occhiata al grafico di effettiva vs vendite previste per settimane 1-10.Notice che le vendite previste sono più lisce che reale, e si può vedere come la linea di vendita previsto si adatta alla picchi e cali in il tempo effettivo di vendita series. What se avessimo usato un Alpha. We piccolo o più grande ll dimostrare utilizzando sia un alfa di 30 e uno di 70 che ci dà la tabella seguente e graph. Using un alfa di 0 70, finiamo con il MAD più basso dei tre costanti Tenete a mente che giudicare l'affidabilità delle previsioni isn t sempre di ridurre al minimo MAD MAD, dopo tutto, è una media delle deviazioni Notate come drammaticamente le deviazioni assolute per ciascuno dei cambiamenti alfa di settimana in settimana previsioni potrebbe essere più affidabile con un alfa che produce un MAD alto, ma ha meno varianza tra i suoi deviations. Limits individuali sulla esponenziale Smoothing. Exponential smoothing non è indicato per le previsioni a lungo termine di solito è utilizzato per prevedere uno o due, ma raramente più di tre periodi avanti Inoltre, se vi è un improvviso cambiamento drastico del livello delle vendite o valori, e la serie tempo continua a quel nuovo livello, allora l'algoritmo sarà lenta per raggiungere con l'improvviso cambiamento quindi, ci sarà una maggiore errore di previsione In situazioni del genere, sarebbe meglio per ignorare i periodi precedenti prima del cambiamento, e iniziare il processo di livellamento esponenziale con il nuovo livello, infine, questo post discusso singolo livellamento esponenziale, che viene utilizzato quando non vi è alcuna stagionalità evidente o tendenza nei dati Quando c'è una tendenza evidente o modello stagionale nei dati, unico livellamento esponenziale produrrà significativo errore di previsione doppio livellamento esponenziale è necessario qui per regolare per quei modelli ci occuperemo di doppio livellamento esponenziale nella prossima settimana s meteo Venerdì post. One dei più facili, più comuni tecniche di previsione serie il tempo è quello della media mobile Moving metodi media utile se hai a disposizione diversi periodi consecutivi di EG vendite variabile, nuovi risparmi conti aperti, i partecipanti al workshop, ecc si ri previsione, e non ci sono altri dati per prevedere quale valore prossimo periodo s sarà Spesso, utilizzando gli ultimi mesi di vendite per predire il prossimo mese s di vendita è preferibile stime senza aiuto Tuttavia, spostando i metodi media può avere gravi errori di previsione se applicato medie carelessly. Moving il Method. Essentially, medie mobili provare a stimare il valore del periodo successivo s mediando il valore degli ultimi due periodi immediatamente precedenti Let s dire che sei stato in attività per tre mesi, da gennaio a marzo, e ha voluto prevedere aprile s vendite le vendite degli ultimi tre mesi sembrano this. The approccio più semplice sarebbe quella di prendere la media di gennaio a marzo e l'uso che per la stima vendite di aprile s. 129 134 122 3 128 333.Hence, in base alle vendite di gennaio a marzo, si prevedono che le vendite nel mese di aprile saranno 128.333 Una volta aprile s vendite effettive sono disponibili in, si sarebbero quindi calcolare il tempo per maggio, questa volta usando febbraio ad aprile si deve essere coerente con il numero di periodi che si utilizzano per muoversi numero medio forecasting. The di periodi che si utilizzano nel vostro movimento previsioni medie sono arbitrari si possono utilizzare solo due periodi, o cinque o sei periodi di quello che desiderate per generare le previsioni. l'approccio di cui sopra è un semplice media mobile a volte, negli ultimi mesi le vendite di più possono essere influenzatori forti del prossimo mese s di vendita, in modo che si desidera dare quei mesi più vicine più peso nel vostro modello di previsione si tratta di una ponderata media mobile E proprio come il numero di periodi, i pesi assegnati sono puramente arbitraria sia s dire che si voleva dare marzo s vendite 50 di peso, febbraio s 30 di peso, e gennaio s 20 Allora la vostra previsione per aprile saranno 127.000 122 50 134 30 129 20 127.Limitations di Spostamento Metodi media le medie mobili sono considerati una tecnica di lisciatura del tempo perché si ri prendendo una media nel corso del tempo, si sta ammorbidendo o smussare gli effetti di eventi irregolari all'interno dei dati di conseguenza, gli effetti della stagionalità, cicli economici, e altri eventi casuali può aumentare in modo drammatico errore di previsione Date un'occhiata a pena di un anno intero s di dati e confronta i media mobile a 3 epoca e un 5-periodo di movimento average. Notice che in questo caso che io non ho creato le previsioni, ma piuttosto centrato lo spostamento Calcola la media della prima media mobile a 3 mesi è per febbraio, ed è la media di gennaio, febbraio, marzo e ho anche fatto simile per la media di 5 mesi Ora date un'occhiata al seguente chart. What fare che vedi non è la mobile a tre mesi della serie media molto più agevole rispetto alla serie di vendita reale e come circa il cinque mesi media mobile E 's ancora più liscia Quindi, i più periodi che si utilizza nella vostra media mobile, il più agevole la vostra serie storiche Quindi, per la previsione, un semplice media mobile può non essere il metodo più accurato Moving metodi media non rivelarsi molto utile quando si sta cercando di estrarre i componenti stagionali, irregolari, e cicliche di una serie storica per i metodi di previsione più avanzate, come la regressione e ARIMA, e l'uso di movimento medie in decomposizione di una serie di tempo saranno affrontati nel corso della series. Determining la precisione di un media mobile Model. Generally, si vuole un metodo di previsione che ha il minimo errore tra i risultati effettivi e previsti una delle misure più comuni di accuratezza delle previsioni è la media assoluta deviazione MAD in questo approccio, per ogni periodo della serie tempo per il quale è stata generata una previsione, si prende il valore assoluto della differenza tra i valori attuali e previsti quel periodo s la deviazione Poi si calcola la media quelle deviazioni assolute e si ottiene una misura di MAD MAD può essere utile per decidere il numero di periodi che si media, e o la quantità di peso si posiziona su ogni periodo generalmente, è scegliere quello che provoca la MAD basso s Ecco un esempio di come MAD viene calcolato. MAD è semplicemente la media di 8, 1 e medie 3.Moving Recap Quando si utilizzano le medie di previsione in movimento, remember. Moving medie possono essere semplici o weighted. The numero di periodi che si utilizzano per il vostro media, e gli eventuali pesi assegnati a ciascuno sono strettamente arbitrary. Moving medie appianare i modelli irregolari nei dati di serie temporali più grande è il numero di periodi utilizzati per ogni punto di dati, maggiore è la lisciatura effect. Because di lisciatura, previsione prossimo mese s di vendita sulla base del più recente pochi mesi s le vendite possono provocare grandi deviazioni a causa della stagionalità, ciclico, e motivi irregolari nei dati and. The funzionalità smoothing di un metodo della media mobile può essere utile in decomposizione di una serie di tempo per più avanzato di previsione methods. Next settimana esponenziale nella prossima settimana s meteo venerdì si discuterà metodi di livellamento esponenziale, e vedrete che possano essere di gran lunga superiore a spostare la previsione media methods. Still non so il motivo per cui i nostri messaggi meteo venerdì appaiono il Giovedi Trova fuori at. Let nuovi messaggi Come to You. Below voi può vedere il mio metodo per calcolare C bande di Bollinger per ogni punto di media mobile, fino band, giù band. As si può vedere questo metodo utilizza 2 per cicli per calcolare la deviazione standard in movimento utilizzando la media mobile è utilizzato per contenere un loop aggiuntivo per il calcolo la media mobile degli ultimi n periodi Questo ho potuto rimuovere aggiungendo il nuovo valore punto totalaverage all'inizio del ciclo e rimuovere i - n valore del punto alla fine della domanda loop. My ora è fondamentalmente possibile rimuovere il ciclo interno rimanente in modo simile sono riuscito con lo spostamento average. asked 31 Gennaio 13 ad 21 45.The risposta è sì, è possibile a metà degli anni 80 s non sviluppato solo come un algoritmo probabilmente originale in FORTRAN per un processo monitoraggio e controllo delle applicazioni Purtroppo, che è stato più di 25 anni fa e non ricordo le formule esatte, ma la tecnica era un'estensione di quello per le medie mobili, con il secondo i calcoli di ordine invece di appena lineare ones. After guardando il tuo codice di alcuni , io sono penso che posso suss fuori come ho fatto allora noti come il vostro ciclo interno sta facendo una somma di Squares. in più o meno allo stesso modo in cui il vostro media deve avere in origine aveva una somma di valori le uniche due differenze sono all'ordine il suo potere 2 invece di 1 e che si sta sottraendo la media ogni valore prima di piazza, ora che potrebbe sembrare inseparabili, ma in realtà possono essere separated. Now il primo termine è solo una somma di quadrati, di gestire che nello stesso modo in cui si fa la somma dei valori per la media l'ultimo termine k 2 n è solo la media volte il periodo quadrato dal momento che si divide il risultato per il periodo in ogni caso, si può semplicemente aggiungere il nuovo media al quadrato senza il loop. Finally supplementare, nella seconda SUM termine -2 Vik, dal momento che vi SUM totale kn è possibile trasformarla in this. or solo -2 k 2 n che è -2 volte la media al quadrato, una volta che il periodo di n è diviso di nuovo quindi la finale combinata formula è. assicurati di controllare la validità di questo, dal momento che sto derivandola fuori dalla parte superiore della mia head. and incorporare nel codice dovrebbe essere simile a this. The problema con approcci che calcolano la somma dei quadrati è che essa e la piazza delle somme può diventare piuttosto grandi, e il calcolo della loro differenza può introdurre un errore molto grande quindi cerchiamo s pensare a qualcosa di meglio per il motivo per cui questo è necessario, vedere l'articolo di Wikipedia su algoritmi per il calcolo della varianza e John Cook sulla spiegazione teorica per numerica results. First , invece di calcolare la stddev far s concentrarsi sulla varianza una volta che abbiamo la varianza, stddev è solo la radice quadrata della variance. Suppose i dati sono in un array chiamato x rotolamento una finestra n-sized da uno può essere pensato come rimuovere il valore di x 0 e aggiungendo il valore di xn Let s denotano le medie di x 0 x n-1 ed x 1 xn dal rispettivamente la differenza tra le varianze di x 0 x n-1 ed x 1 xn è, dopo annullando alcuni termini e l'applicazione di un - bab ab. Therefore la varianza è turbato da qualcosa che doesn t richiedono di mantenere la somma dei quadrati, che è meglio per numerico accuracy. You in grado di calcolare la media e la varianza una volta nel principio con un metodo corretto algoritmo Welford s Dopo di che, ogni volta che si deve sostituire un valore nella finestra x 0 da un altro xn si aggiorna la media e la varianza come this. thanks per questo ho usato come base di una implementazione in C per il CLR ho scoperto che, in pratica, si può aggiornare in modo tale che newVar è un piccolo numero negativo, e la sqrt non ho presentato un caso per limitare il valore a zero per questo caso non idea, ma stabile questo è avvenuto quando ogni valore nella mia finestra aveva lo stesso valore ho usato una dimensione della finestra di 20 e il valore in questione era di 0 5, nel caso in cui qualcuno vuole provare a riprodurre questo Drew Noakes 26 luglio 13 al 15 25.I ve usato commons-matematica e ha contribuito a quella libreria per qualcosa di molto simile a questo E 's open-source, porting di C dovrebbe essere facile come comprato al supermercato torta hanno si è tentato fare una torta da zero check it out hanno una classe standarddeviation Vai a town. answered 31 Gennaio 13 ad 21 48. si ri benvenuto Sorry I didn t avere la risposta che stavi cercando io sicuramente didn t significa suggerire porting l'intera libreria solo il codice necessario minima, che dovrebbe essere a poche centinaia di righe o poco più noti che non ho idea di cosa restrizioni di copyright legali Apache ha su quel codice, in modo d avere a controllare che fuori Nel caso in cui si perseguono esso, ecco il link in modo che varianza FastMath Jason 31 gennaio 13 al 22 36.Most informazioni importanti è già stato dato sopra --- ma forse questo è ancora di generale piccola biblioteca interest. A Java per calcolare lo spostamento media e deviazione standard è disponibile implementazione here. The si basa su una variante del metodo di Welford s di cui sopra metodi per rimuovere e sostituire i valori sono stati derivati ​​che possono essere utilizzati per il valore in movimento finestre.