الخطية الانحدار إلى ل تحريك - المتوسطات و تجانس تقنيات

التنبؤ بواسطة تقنيات التلطيخ. هذا الموقع هو جزء من جافاسكريبت E-لابس كائنات التعلم لاتخاذ القرار يتم تصنيف جافاسكريبت أخرى في هذه السلسلة تحت مجالات مختلفة من التطبيقات في القسم مينو في هذه الصفحة. السلسلة الزمنية هي سلسلة من الملاحظات التي يتم ترتيبها في الوقت المناسب متجانس في جمع البيانات التي تم التقاطها مع مرور الوقت هو شكل من أشكال الاختلاف العشوائي هناك طرق للحد من إلغاء تأثير بسبب الاختلاف العشوائي تقنيات على نطاق واسع تمهيد هذه التقنيات، عند تطبيقها بشكل صحيح، يكشف عن أكثر وضوحا الاتجاهات الأساسية. Enter السلاسل الزمنية الصف الحكيم في تسلسل، بدءا من الزاوية اليسرى العليا، والمعلمة s، ثم انقر فوق زر حساب للحصول على فترة واحدة قبل التنبؤ. لا يتم تضمين صناديق فارغة في الحسابات ولكن الأصفار هي. في إدخال البيانات الخاصة بك للانتقال من خلية إلى خلية في مصفوفة البيانات استخدام مفتاح تاب ليس السهم أو إدخال مفاتيح. الميزات من السلاسل الزمنية، والتي يمكن كشفها من قبل إكساميني نغ الرسم البياني مع القيم المتوقعة، والسلوك المتبقي، النمذجة التنبؤ حالة. المتوسطات المتحركة ترتيب المتوسطات المتحركة بين التقنيات الأكثر شعبية ل بريبروسيسينغ من السلاسل الزمنية أنها تستخدم لتصفية الضوضاء البيضاء العشوائية من البيانات، لجعل سلسلة زمنية أكثر سلاسة أو حتى للتأكيد على بعض المكونات المعلوماتية الواردة في السلاسل الزمنية. تمهيد إكسوننتيال هذا هو مخطط شعبية جدا لإنتاج سلسة سلسلة الوقت حيث أنه في المتوسطات المتحركة يتم ترجيح الملاحظات السابقة بالتساوي، الأسي تجانس يعين الأوزان تناقص أضعافا مع تقدم الملاحظة وبعبارة أخرى، أعطيت الملاحظات الأخيرة وزن أكثر نسبيا في التنبؤ من الملاحظات القديمة ضعف الأسي التمويه هو أفضل في التعامل مع الاتجاهات الثلاثي الأسي تجانس أفضل في التعامل مع اتجاهات القطع المكافئ. المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا مضاعفة مع ثابت تجانس يتوافق تقريبا إلى بسيطة المتوسط ​​المتحرك للطول أي حيث n و n ترتبط ب a. a 2 n 1 أور n 2 a a. Thus، على سبيل المثال، فإن المتوسط ​​المتحرك المرجح أسيونيننتيالي مع ثابت التمهيد يساوي 0 1 أن تقابل تقريبا إلى 19 يوم متحرك المتوسط ​​و فإن المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 40 يوما سوف يتوافق تقريبا مع متوسط ​​متحرك مرجح أسي مع ثابت ثابت يساوي 0 04878.Holt s خطي الأسي تمهيد لنفترض أن السلاسل الزمنية غير موسمية ولكن لا عرض الاتجاه هولت s طريقة تقدير كل من التيار المستوى والاتجاه الحالي. لاحظ أن المتوسط ​​المتحرك البسيط هو حالة خاصة من التمهيد الأسي من خلال تحديد فترة المتوسط ​​المتحرك إلى جزء صحيح من ألفا ألفا 2. وبالنسبة لمعظم بيانات الأعمال معلمة ألفا أصغر من 0 40 في كثير من الأحيان فعالة ومع ذلك، يمكن للمرء إجراء بحث الشبكة من مساحة المعلمة، مع 0 1 إلى 0 9، مع زيادات 0 0 ثم أفضل ألفا لديه أصغر خطأ المطلق خطأ ما MA. How لمقارنة عدة طرق التجانس على الرغم من أن هناك هي مؤشرات رقمية لتقييم دقة تقنية التنبؤ، فإن النهج الأكثر انتشارا هو استخدام المقارنة البصرية لعدة تنبؤات لتقييم دقتها والاختيار من بين أساليب التنبؤ المختلفة في هذا النهج، يجب على المرء أن رسم باستخدام، على سبيل المثال إكسيل على نفس الرسم البياني والقيم الأصلية لمتغير سلسلة زمنية والقيم المتوقعة من عدة أساليب التنبؤ المختلفة، مما يسهل المقارنة البصرية. قد ترغب في استخدام التنبؤات الماضية من قبل تقنيات تجانس جافاسكريبت للحصول على قيم التوقعات السابقة على أساس تقنيات تمهيد التي تستخدم معلمة واحدة فقط 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 للمعلمات. التمهيد الأسي واحد يؤكد على منظور قصير المدى ذلك يحدد المستوى إلى الملاحظة الأخيرة ويستند إلى شرط عدم وجود اتجاه الانحدار الخطي أيون، الذي يناسب خط المربعات الصغرى إلى البيانات التاريخية أو البيانات التاريخية المحولة، يمثل المدى الطويل، وهو مشروط على الاتجاه الأساسي هولت s الخطي الأسي التمهيد يلتقط المعلومات حول الاتجاه الأخير المعلمات في نموذج هولت s هو مستويات المعلمة 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 في هذه الصفحة يوفر خطوة واحدة إلى الأمام توقعات للحصول على توقعات من خطوتين إلى الأمام ببساطة إضافة القيمة المتوقعة إلى نهاية لك سلسلة بيانات الوقت ومن ثم انقر على نفس زر حساب يمكنك تكرار هذه العملية لبضع مرات من أجل الحصول على التوقعات اللازمة على المدى القصير. Time سيريز Methods. Time سيريز ميثودس هي تقنيات إحصائية تستخدم البيانات التاريخية المتراكمة على مدى فترة زمنية تفترض طرق التسلسل الزمني أن ما حدث في الماضي سوف تستمر في حدوثها في المستقبل كما تشير السلسلة الزمنية اسم، هذه الطرق تتصل التنبؤ لعامل واحد فقط - الوقت وتشمل المتوسط ​​المتحرك، وتمهيد الأسي، وخط الاتجاه الخطي وأنها هي من بين الطرق الأكثر شعبية قصيرة - التنبؤ بين شركات الخدمات والصناعات التحويلية تفترض هذه الأساليب أن أنماط أو اتجاهات تاريخية محددة للطلب على مر الزمن سوف تتكرر بأنفسها. المتوسط ​​المتحرك. يمكن أن تكون توقعات السلاسل الزمنية بسيطة مثل استخدام الطلب في الفترة الحالية للتنبؤ بالطلب في الفترة التالية وهذا يسمى أحيانا توقعات ساذجة أو بديهية 4 على سبيل المثال، إذا كان الطلب هو 100 وحدة هذا الأسبوع، والتوقعات للطلب الأسبوع المقبل ق هو 100 وحدة إذا كان الطلب تبين أن 90 وحدة بدلا من ذلك، ثم الطلب الأسبوع التالي ق هو 90 وحدة ، وهلم جرا هذا النوع من طريقة التنبؤ لا يأخذ في الاعتبار سلوك الطلب التاريخي أنه يعتمد فقط على الطلب في الفترة الحالية وهو يتفاعل مباشرة إلى العادي، عشوائية m تستخدم طريقة المتوسط ​​المتحرك البسيط العديد من قيم الطلب خلال الماضي القريب لوضع توقعات هذا يميل إلى إضعاف أو إبطاء الزيادات العشوائية والنقصان للتنبؤ الذي يستخدم فترة واحدة فقط المتوسط ​​المتحرك البسيط مفيد ل وتوقع الطلب مستقر ولا يظهر أي سلوك واضح للطلب، مثل الاتجاه أو النمط الموسمي. وتحسب المتوسطات المتحركة لفترات محددة، مثل ثلاثة أشهر أو خمسة أشهر، وهذا يتوقف على مدى رغبة المتنبأ في تسهيل بيانات الطلب وكلما طالت فترة المتوسط ​​المتحرك، كلما كانت سلاسة ستكون صيغة حساب المتوسط ​​المتحرك البسيط الذي يساوي متوسطا متحركا بسيطا. شركة الورق الفورية تقوم شركة توريد المكاتب بتسويق وتوريد اللوازم المكتبية للشركات والمدارس والوكالات ضمن مسافة 50 ميلا دائرة نصف قطرها مستودعها الأعمال توريد المكاتب تنافسية، والقدرة على تقديم أوامر فورا هو عامل في الحصول على عملاء جدد والحفاظ على العمر فإن المكاتب عادة لا تطلب الأمر عندما تكون منخفضة عند الإمدادات، ولكن عندما تنفد تماما ونتيجة لذلك، فإنها في حاجة إلى أوامرها فورا مدير الشركة يريد أن يكون بعض السائقين كافية والمركبات المتاحة لتسليم أوامر على وجه السرعة ولديهم كافية المخزون في المخزون ولذلك، مدير يريد أن يكون قادرا على التنبؤ بعدد من الأوامر التي ستحدث خلال الشهر المقبل أي لتوقع الطلب على deliveryies. From سجلات أوامر التسليم، تراكمت الإدارة البيانات التالية على مدى الأشهر ال 10 الماضية، من الذي يريد حساب المتوسطات المتحركة لمدة 3 أشهر و 5 أشهر. دعونا نفترض أنه هو نهاية أكتوبر التوقعات الناتجة عن المتوسط ​​المتحرك 3 أو 5 أشهر هي عادة للشهر التالي في التسلسل، والتي في هذه الحالة هي نوفمبر يتم احتساب المتوسط ​​المتحرك من الطلب على الأوامر للأشهر الثلاثة السابقة بالتسلسل وفقا للمعادلة التالية. يتم حساب المتوسط ​​المتحرك لمدة 5 أشهر من بيأر أيور 5 أشهر من بيانات الطلب على النحو التالي. وتظهر توقعات المتوسط ​​المتحرك لمدة 3 أشهر و 5 أشهر لجميع أشهر بيانات الطلب في الجدول التالي في الواقع، لن يتم استخدام سوى التوقعات لشهر نوفمبر بناء على آخر طلب شهري من قبل المدير، ومع ذلك، فإن التوقعات السابقة للأشهر السابقة تسمح لنا بمقارنة التوقعات مع الطلب الفعلي لمعرفة مدى دقة طريقة التنبؤ - أي مدى نجاحها. المتوسطات الثلاثة والثلاثة أشهر. مع توقع متوسط ​​التوقعات في الجدول أعلاه تميل إلى تلطيف التباين التي تحدث في البيانات الفعلية ويمكن ملاحظة هذا التأثير تمهيد في الشكل التالي الذي تم فرضه المتوسطات 3 أشهر و 5 أشهر على الرسم البياني للبيانات الأصلية. الخمسة أشهر المتوسط ​​المتحرك في الشكل السابق يعمق التقلبات إلى حد أكبر من المتوسط ​​المتحرك لمدة 3 أشهر ومع ذلك، فإن متوسط ​​3 أشهر يعكس بشكل وثيق أحدث البيانات المتاحة لمدير الإمدادات المكتبية بشكل عام، (ز) المتوسط ​​المتحرك لفترة أطول أبطأ من أجل الاستجابة للتغيرات الأخيرة في الطلب مقارنة بتلك التي أجريت باستخدام متوسطات متحركة أقصر مدة. وتؤدي الفترات الإضافية للبيانات إلى إضعاف السرعة التي تستجيب بها التنبؤات. تحديد العدد المناسب من الفترات لاستخدامها في الحركة متوسط ​​التوقعات غالبا ما يتطلب قدرا من التجريب التجريبي والخطأ. العيب من طريقة المتوسط ​​المتحرك هو أنه لا يتفاعل مع الاختلافات التي تحدث لسبب، مثل الدورات والتأثيرات الموسمية العوامل التي تسبب التغييرات يتم تجاهل عموما فمن في الأساس طريقة ميكانيكية، والتي تعكس البيانات التاريخية بطريقة متسقة ومع ذلك، فإن طريقة المتوسط ​​المتحرك لديها ميزة كونها سهلة الاستخدام وسريعة وغير مكلفة نسبيا بشكل عام، يمكن أن توفر هذه الطريقة توقعات جيدة على المدى القصير، ولكن فإنه لا ينبغي دفعه بعيدا جدا في المستقبل. المتوسط ​​المتحرك يتحرك. ويمكن تعديل طريقة المتوسط ​​المتحرك لتعكس بشكل أوثق تقلبات في البيانات في طريقة المتوسط ​​المتحرك المرجح، يتم تعيين الأوزان لأحدث البيانات وفقا للمعادلة التالية. تظهر بيانات الطلب لخدمات الكمبيوتر بيإم المبينة في الجدول للمثال 10 3 اتباع اتجاه خطي متزايد تريد الشركة حساب خطية خط الاتجاه لمعرفة ما إذا كان أكثر دقة من التجانس الأسي وتعديل الأسس تعديل الأسي المتقدمة في الأمثلة 10 3 و 10 4. القيم المطلوبة لحسابات المربعات الصغرى هي كما يلي. باستخدام هذه القيم، المعلمات لخط الاتجاه الخطي وتحسب على النحو التالي. لذلك، فإن خط خط الاتجاه المعادلة هو. لحساب توقعات للفترة 13، والسماح x 13 في خط الاتجاه الخطي. الرسم البياني التالي يظهر خط الاتجاه الخطي مقارنة مع البيانات الفعلية ويبدو أن خط الاتجاه لتعكس عن كثب البيانات الفعلية - أي أن يكون مناسبا - وبالتالي سيكون نموذج توقعات جيدة لهذه المشكلة ومع ذلك، فإن عيب خط الاتجاه الخطي هو أنه لن أدجو ست إلى تغيير في الاتجاه، حيث أن الأساليب التنبؤ الأسي التنبؤات وهذا هو، فمن المفترض أن جميع التوقعات المستقبلية سوف تتبع خط مستقيم هذا يحد من استخدام هذه الطريقة إلى إطار زمني أقصر الذي يمكن أن تكون مؤكدة نسبيا أن فإن الاتجاه لن يتغير. التسويات المنطقية. النمط الموسمية هو زيادة متكررة وانخفاض في الطلب العديد من العناصر الطلب تظهر السلوك الموسمية مبيعات الملابس تتبع الأنماط الموسمية السنوية، مع الطلب على الملابس الدافئة زيادة في الخريف والشتاء وتراجع في الربيع و الصيف حيث أن الطلب على الملابس الباردة يزيد الطلب على العديد من سلع التجزئة بما في ذلك اللعب والمعدات الرياضية والملابس والأجهزة الإلكترونية والحمص والديك الرومي والنبيذ والفاكهة، وزيادة خلال موسم الأعياد زيادة الطلب على بطاقات المعايدة جنبا إلى جنب مع أيام خاصة مثل عيد الحب عيد الأم والأم يمكن أن تحدث أنماط الموسمية أيضا على أساس شهري أو أسبوعي، أو حتى يوميا بعض المطاعم لديها ارتفاع الطلب في ه فيندينغ من الغداء أو في عطلة نهاية الأسبوع بدلا من أيام الأسبوع حركة المرور - وبالتالي المبيعات - في مراكز التسوق تلتقط يوم الجمعة والسبت. هناك عدة طرق لتعكس الأنماط الموسمية في توقعات سلسلة زمنية وسوف تصف واحدة من الأساليب أبسط باستخدام عامل موسمية العامل الموسمية هو قيمة عددية مضروبة في التوقعات العادية للحصول على توقعات معدلة موسميا. طريقة واحدة لتطوير الطلب على العوامل الموسمية هي لتقسيم الطلب على كل فترة موسمية حسب الطلب السنوي الإجمالي، وفقا ل الصيغة التالية. العوامل الموسمية الناتجة بين 0 و 1 0 هي في الواقع نسبة من إجمالي الطلب السنوي المخصص لكل موسم وتضاعف هذه العوامل الموسمية في الطلب المتوقع السنوي لإنتاج التنبؤات المعدلة لكل موسمية توقعات مع التعديلات الموسمية. مزارع عظم الترقوة تنمو الديك الرومي لبيعها إلى شركة لتجهيز اللحوم على مدار السنة ومع ذلك، من الواضح أن موسم الذروة خلال الربع الرابع من السنة من تشرين الأول / أكتوبر إلى كانون الأول / ديسمبر شهدت مزارع ويشبون الطلب على الديوك الرومي خلال السنوات الثلاث الماضية المبينة في الجدول التالي. لأن لدينا ثلاث سنوات من بيانات الطلب، يمكننا حساب العوامل الموسمية بقسمة الطلب الفصلي الكلي على السنوات الثلاث من خلال الطلب الكلي على مدار السنوات الثلاث الماضية. نرغب في مضاعفة الطلب المتوقع للعام المقبل، 2000، من خلال كل من العوامل الموسمية للحصول على الطلب المتوقع لكل ربع من أجل تحقيق ذلك، نحتاج إلى توقعات الطلب لعام 2000 في هذه الحالة، حيث أن بيانات الطلب في الجدول يبدو أنها تظهر اتجاها متزايدا بشكل عام، فإننا نحسب خط اتجاه خطي لثلاث سنوات من البيانات في الجدول للحصول على تقدير متوقع تقريبي. وبالتالي، فإن التوقعات لعام 2000 هي 58 17، أو 58،170 من الديك الرومي. وباستخدام هذه التوقعات السنوية للطلب، فإن التنبؤات المعدلة موسميا، سف i، لعام 2000 تصنف هذه التوقعات الفصلية مع قيم الطلب الفعلية في الجدول، فإنها تبدو جيدة نسبيا توقعات وهو ما يعكس كلا من التغيرات الموسمية في البيانات والاتجاه التصاعدي العام. 10-12 كيف تكون طريقة المتوسط ​​المتحرك مشابهة للتجانس الأسي 10-13 ما هو التأثير على نموذج التجانس الأسي سيزيد من ثابت التمهيد 10-10 كيف يتغير التجانس الأسي المعدل من التجانس الأسي 10-15 ما الذي يحدد اختيار ثابت التمهيد للاتجاه في نموذج تمهيد أسي معدل. 10-16 وفي أمثلة الفصل لطرائق السلاسل الزمنية، كان من المفترض دائما أن تكون توقعات البداية وهو نفس الطلب الفعلي في الفترة الأولى. اقتراح طرق أخرى يمكن أن تستمد التنبؤات الأولية في الاستخدام الفعلي (10-10). كيف يختلف نموذج التنبؤ بالخط الاتجاهي الخطي عن نموذج الانحدار الخطي للتنبؤ (10-10). ومن بين السلاسل الزمنية النماذج المعروضة في هذا الفصل، بما في ذلك المتوسط ​​المتحرك والمتوسط ​​المتحرك المرجح، والتمهيد الأسي وتعديل الأسي المعدل، وخط الاتجاه الخطي، نزيدر أفضل لماذا .10-19 ما هي المزايا التي تم تعديلها التجانس الأسي يكون على خط الاتجاه الخطي للطلب المتوقع الذي يظهر اتجاها 4 كب كيهن و جت منتزر، التنبؤ في المستهلك والأسواق الصناعية، مجلة التنبؤات التجارية 14، لا 2 صيف 1995 21-28. مؤشر الانحدار الخطي. ويستخدم مؤشر الانحدار الخطي لتحديد الاتجاه والاتجاه التالي بطريقة مماثلة للمتوسطات المتحركة لا ينبغي الخلط بين المؤشر وخطوط الانحدار الخطي التي هي خطوط مستقيمة مزودة بسلسلة من البيانات نقاط مؤشر الانحدار الخطي يرسم النقاط النهائية لسلسلة كاملة من خطوط الانحدار الخطي المستمدة من الأيام المتتالية. ميزة مؤشر الانحدار الخطي على المتوسط ​​المتحرك العادي هو أنه أقل تأخرا من المتوسط ​​المتحرك ويستجيب أسرع للتغيرات في الاتجاه الجانب السلبي هو أنه أكثر عرضة ل whipsaws. Colin تويغز الاستعراض الأسبوعي للأسواق العالمية سوف تساعدك على تحديد مخاطر السوق تحسين التوقيت الخاص بك. المؤشر الانحدار الخطي مناسب فقط للتداول اتجاهات قوية يتم اتخاذ إشارات بطريقة مماثلة للمتوسطات المتحركة استخدام اتجاه مؤشر الانحدار الخطي للدخول والخروج الصفقات مع مؤشر على المدى الطويل كمرشح. طويل إذا كان مؤشر الانحدار الخطي يتحول للخروج أو الخروج من تجارة قصيرة. القصر أو الخروج من صفقة طويلة إذا كان مؤشر الانحدار الخطي يتحول إلى أسفل. التغيير على ما سبق هو دخول الصفقات عندما يعبر السعر مؤشر الانحدار الخطي، ولكن لا يزال الخروج عند الانحدار الخطي المؤشر يتحول إلى أسفل. يتم عرض غولدمان ساكس مع 100 يوم مؤشر الانحدار الخطي ومؤشر الانحدار الخطي 300 يوم تستخدم كمرشح الاتجاه. أكثر من التسميات التوضيحية الرسم البياني لعرض إشارات التداول. طويلة L عندما يعبر السعر فوق الانحدار الخطي 100 يوم المؤشر في حين أن 300 يوم آخذ في الارتفاع. إكسيت العاشر عندما يتحول مؤشر الانحدار الخطي 100 يوم إلى أسفل. طويلة مرة أخرى في L عندما يعبر السعر فوق 100 يوم الخطي ريجريسيو n المؤشر. إلغاء X عندما يتحول مؤشر الانحدار الخطي لمدة 100 يوم لأسفل. الذهاب الطويل L عندما يعبر السعر فوق 100 يوم الخطي Regression. Exit X عندما يتحول مؤشر 100 يوم إلى أسفل. الطويلة L عندما الانحدار الخطي 300 يوم يتحرك المؤشر بعد تجاوز السعر فوق المؤشر 100 يوم. المؤشر X عندما ينخفض ​​مؤشر الانحدار الخطي 300 يوم أسفل التباعد الهبوطي على المؤشر يحذر من انعكاس الاتجاه الرئيسي.