الانتقال من المتوسط الطلب التنبؤ - تقنية

المتوسط ​​المتحرك. متوسط ​​ملاحظات بيانات السلاسل الزمنية متباعدة بالتساوي في الوقت من عدة فترات متتالية يدعى الانتقال لأنه يتم إعادة حسابه باستمرار مع توفر بيانات جديدة، فإنه يتقدم بإسقاط القيمة الأولى وإضافة القيمة الأخيرة على سبيل المثال، المتوسط ​​المتحرك لستة قد يتم احتساب المبيعات الشهرية عن طريق أخذ متوسط ​​المبيعات من يناير إلى يونيو، ثم متوسط ​​المبيعات من فبراير إلى يوليو، ثم من مارس إلى أغسطس، وهكذا المتوسطات المتحركة 1 تقليل تأثير الاختلافات المؤقتة في البيانات، وتحسين 2 وملاءمة البيانات إلى خط عملية تسمى التمهيد لإظهار الاتجاه البيانات أكثر وضوحا، و 3 تسليط الضوء على أي قيمة أعلى أو أقل من الاتجاه. إذا كنت حساب شيء مع التباين عالية جدا أفضل قد تكون قادرة على القيام به هو الرقم الخروج من المتوسط ​​المتحرك. أريد أن أعرف ما هو المتوسط ​​المتحرك للبيانات، لذلك كان لدي فهم أفضل لكيفية القيام به. عندما تحاول معرفة بعض الأرقام التي تتغير في كثير من الأحيان يكون ست يمكنك القيام به هو حساب المتوسط ​​المتحرك. متوسط ​​معدل التحرك المتوسط. التنبؤ بالإنجاز تقنيات المتوسط ​​المتحرك لدينا أكثر من 79 دورة كلية التي تعدك لكسب الائتمان عن طريق الامتحان التي قبلت أكثر من 2000 الكليات والجامعات يمكنك اختبار من أول سنتين من الكلية وانقاذ الآلاف من شهادتك أي شخص يمكن أن تكسب الائتمان عن طريق الامتحان بغض النظر عن العمر أو مستوى التعليم. الترقية الائتمان إلى المدرسة من choice. Not متأكد ما الكلية التي ترغب في حضور بعد لديها الآلاف من المقالات حول كل يمكن تخيلها درجة، منطقة الدراسة والمسار الوظيفي التي يمكن أن تساعدك على العثور على المدرسة التي في حق لك. مدارس البحث، درجات Career. Get المعلومات غير منحازة تحتاج إلى العثور على المدرسة المناسبة. استعراض المقالات من قبل Class. Forecasting من قبل تمهيد Techniques. This الموقع هو جزء من جافاسكريبت E-لابس كائنات التعلم لاتخاذ القرار يتم تصنيف جافاسكريبت أخرى في هذه السلسلة تحت مجالات مختلفة من التطبيقات في قسم مينو على هذه الصفحة. المنشأ هي سلسلة من الملاحظات التي يتم ترتيبها في الوقت المناسب. إن دمج البيانات التي تم التقاطها بمرور الوقت هو شكل من أشكال الاختلاف العشوائي. هناك طرق للحد من إلغاء التأثير بسبب الاختلاف العشوائي. التقنيات المستخدمة على نطاق واسع تمهيد هذه التقنيات، ، يكشف بشكل أكثر وضوحا الاتجاهات الكامنة. تحويل السلاسل الزمنية الصف الحكيم في تسلسل، بدءا من الزاوية العلوية اليسرى، والمعلمة s، ثم انقر فوق زر حساب للحصول على التنبؤ قبل فترة واحدة. لا يتم تضمين صناديق فارغة في الحسابات ولكن الأصفار are. In إدخال البيانات الخاصة بك للانتقال من خلية إلى خلية في مصفوفة البيانات استخدام مفتاح تاب لا السهم أو إدخال مفاتيح. الميزات من السلاسل الزمنية، والتي قد يتم الكشف عن طريق فحص الرسم البياني مع القيم المتوقعة، والسلوك المتبقي، ووضع النمذجة التنبؤ حالة. متوسطات التحرك ترتيب المتوسطات المتحركة بين التقنيات الأكثر شعبية ل بريبروسيسينغ من السلاسل الزمنية أنها تستخدم لتصفية عشوائية بيضاء لا أيس من البيانات، لجعل السلاسل الزمنية أكثر سلاسة أو حتى للتأكيد على بعض المكونات المعلوماتية الواردة في سلسلة زمنية. التمهيد الاساسي هذا هو مخطط شعبية جدا لإنتاج سلسة سلسلة الوقت حيث في المتوسطات المتحركة يتم ترجيح الملاحظات الماضية بالتساوي، الأسي تجانس يعين الأوزان تناقص أضعافا مضاعفة بشكل ملحوظ في الملاحظة كما هو مبين في الملاحظات الأخيرة أعطيت الوزن نسبيا نسبيا في التنبؤ من الملاحظات القديمة ضعف الأسي تمهيد أفضل في اتجاهات التعامل الثلاثي التماسي الأسي هو أفضل في التعامل مع اتجاهات القطع المكافئ. المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا مضاعفة مع ثابت التجانس يتطابق تقريبا مع متوسط ​​متحرك بسيط من طول أي فترة n، حيث a و n ذات الصلة by. a 2 n 1 أو n 2 - a. Thus، على سبيل المثال، متوسط ​​متحرك لأسفل أسيوننتيالي مع تجانس ثابت يساوي 0 1 سوف تقابل تقريبا إلى 19 يوم المتوسط ​​المتحرك ومتوسط ​​متحرك بسيط لمدة 40 يوما سوف يتوافق تقريبا مع المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا مع ثابت تجانس يساوي 0 04878.Holt s الخطي الأسي تمهيد نفترض أن السلسلة الزمنية غير الموسمية ولكن لا عرض الاتجاه هولت s طريقة تقدير كل من المستوى الحالي والاتجاه الحالي. نوتيس أن المتوسط ​​المتحرك البسيط هو حالة خاصة للتلطيف الأسي عن طريق تحديد فترة المتوسط ​​المتحرك إلى الجزء الصحيح من ألفا ألفا 2. وبالنسبة لمعظم بيانات الأعمال تكون معلمة ألفا أصغر من 0 40 فعالة في كثير من الأحيان ومع ذلك، يمكن للمرء أن يؤدي شبكة البحث من الفضاء المعلمة، مع 0 1 إلى 0 9، مع الزيادات من 0 1 ثم أفضل ألفا لديه أصغر خطأ المطلق الخطأ ما MA. How لمقارنة عدة طرق التجانس على الرغم من أن هناك مؤشرات رقمية لتقييم دقة التنبؤ ، فإن النهج الأكثر انتشارا هو استخدام مقارنة مرئية للعديد من التنبؤات لتقييم دقتها والاختيار من بين أساليب التنبؤ المختلفة في هذه الموافقة تش، يجب على المرء أن يقوم باستخدام، على سبيل المثال إكسيل على نفس الرسم البياني القيم الأصلية لمتغير سلسلة زمنية والقيم المتوقعة من عدة طرق مختلفة للتنبؤ، مما يسهل المقارنة البصرية. قد ترغب في استخدام التنبؤات السابقة بواسطة تقنيات تمهيد جافا سكريبت للحصول على وقيم التنبؤ السابقة على أساس تقنيات تمهيد التي تستخدم فقط معلمة واحدة هولت، وطرق الشتاء تستخدم اثنين وثلاثة معلمات، على التوالي، وبالتالي فإنه ليس من السهل مهمة لتحديد الأمثل، أو حتى بالقرب من القيم المثلى من قبل التجربة والأخطاء ل معلمات. التمهيد الأسي واحد يؤكد على منظور قصير المدى أنه يحدد المستوى إلى الملاحظة الأخيرة ويستند إلى شرط عدم وجود اتجاه الانحدار الخطي، الذي يناسب خط المربعات الصغرى إلى البيانات التاريخية أو البيانات التاريخية المحولة، يمثل المدى الطويل، الذي يشترط على الاتجاه الأساسي هولت الخطي الأسي التمهيد يلتقط المعلومات حول الاتجاه الأخير الباراميت إرس في نموذج هولت هو معلمة المستويات التي ينبغي أن تنخفض عندما يكون مقدار تغير البيانات كبيرا وينبغي زيادة معلمة الاتجاهات إذا كان اتجاه الاتجاه الأخير مدعوما بالسببية لبعض العوامل. التنبؤ على المدى القصير لاحظ أن كل جافاسكريبت على هذه الصفحة يوفر خطوة واحدة قبل التوقعات للحصول على توقعات من خطوتين إلى الأمام ببساطة إضافة القيمة المتوقعة إلى نهاية لك البيانات سلسلة الوقت ثم انقر على نفس زر حساب يمكنك تكرار هذه العملية لبضع مرات من أجل الحصول على التوقعات اللازمة على المدى القصير.