الانتقال من المتوسط - توقعات الخطأ

متحرك متوسط ​​التنبؤ التنبؤ. كما قد تخمن أننا نبحث في بعض من أكثر الأساليب بدائية للتنبؤ. ولكن نأمل أن تكون هذه مقدمة مفيدة على الأقل لبعض قضايا الحوسبة المتعلقة بتنفيذ التنبؤات في جداول البيانات. في هذا السياق سوف نستمر من خلال البدء في البداية والبدء في العمل مع توقعات المتوسط ​​المتحرك. نقل متوسط ​​التوقعات. الجميع على دراية بتحرك توقعات المتوسط ​​بغض النظر عما إذا كانوا يعتقدون أنهم. جميع طلاب الجامعات القيام بها في كل وقت. فكر في درجاتك االختبارية في الدورة التي ستحصل فيها على أربعة اختبارات خالل الفصل الدراسي. لنفترض أنك حصلت على 85 في الاختبار الأول. ما الذي يمكن أن تتنبأ به لنتيجة الاختبار الثانية ما رأيك بأن معلمك سوف يتنبأ بنتيجة الاختبار التالية ما رأيك في أن أصدقائك قد يتنبأون بنتيجة الاختبار التالية ما رأيك في توقع والديك لنتيجة الاختبار التالية بغض النظر عن كل بلابينغ كنت قد تفعل لأصدقائك وأولياء الأمور، هم ومعلمك من المرجح جدا أن نتوقع منك الحصول على شيء في مجال 85 كنت حصلت للتو. حسنا، الآن دعونا نفترض أنه على الرغم من الترويج الذاتي الخاص بك إلى أصدقائك، وكنت أكثر من تقدير نفسك والشكل يمكنك دراسة أقل للاختبار الثاني وحتى تحصل على 73. الآن ما هي جميع المعنيين وغير مدرك الذهاب إلى توقع أن تحصل على الاختبار الثالث هناك اثنين من المرجح جدا النهج بالنسبة لهم لوضع تقدير بغض النظر عما إذا كانوا سوف تقاسمها معك. قد يقولون لأنفسهم، هذا الرجل هو دائما تهب الدخان حول ذكائه. هيس الذهاب للحصول على آخر 73 إذا هيس محظوظا. ربما كان الوالدان يحاولان أن يكونا أكثر داعما ويقولان: كوتيل، حتى الآن حصلت على 85 و 73، لذلك ربما يجب أن تحصل على حوالي (85 73) 2 79. أنا لا أعرف، ربما لو كنت أقل من الحفلات و ويرنت يهزان في كل مكان في جميع أنحاء المكان، وإذا كنت بدأت تفعل الكثير من الدراسة يمكنك الحصول على أعلى score. quot كل من هذه التقديرات تتحرك في الواقع متوسط ​​التوقعات. الأول يستخدم فقط أحدث درجاتك للتنبؤ بأدائك المستقبلي. وهذا ما يطلق عليه توقعات المتوسط ​​المتحرك باستخدام فترة واحدة من البيانات. والثاني هو أيضا متوسط ​​التوقعات المتحركة ولكن باستخدام فترتين من البيانات. دعونا نفترض أن كل هؤلاء الناس خرق على العقل العظيم لديك نوع من سكران قبالة لكم وتقرر أن تفعل بشكل جيد على الاختبار الثالث لأسباب خاصة بك ووضع درجة أعلى أمام كوتاليسكوت الخاص بك. كنت تأخذ الاختبار ودرجاتك هو في الواقع 89 الجميع، بما في ذلك نفسك، وأعجب. حتى الآن لديك الاختبار النهائي للفصل الدراسي القادمة وكالمعتاد كنت تشعر بالحاجة إلى غواد الجميع في جعل توقعاتهم حول كيف ستفعل على الاختبار الأخير. حسنا، نأمل أن ترى هذا النمط. الآن، ونأمل أن تتمكن من رؤية هذا النمط. ما الذي تعتقده هو صافرة الأكثر دقة بينما نعمل. الآن نعود إلى شركة التنظيف الجديدة التي بدأتها شقيقة نصف استدارة دعا صافرة بينما نعمل. لديك بعض بيانات المبيعات السابقة التي يمثلها القسم التالي من جدول بيانات. نعرض البيانات لأول مرة لتوقعات المتوسط ​​المتحرك لمدة ثلاث سنوات. يجب أن يكون إدخال الخلية C6 الآن يمكنك نسخ صيغة الخلية هذه إلى الخلايا الأخرى من C7 إلى C11. لاحظ كيف يتحرك المتوسط ​​على أحدث البيانات التاريخية ولكنه يستخدم بالضبط ثلاث فترات أحدث متاحة لكل تنبؤ. يجب أن تلاحظ أيضا أننا لسنا بحاجة حقا لجعل التنبؤات للفترات الماضية من أجل تطوير أحدث توقعاتنا. وهذا يختلف بالتأكيد عن نموذج التجانس الأسي. وشملت إيف التنبؤات كوتاباستكوت لأننا سوف استخدامها في صفحة الويب التالية لقياس صحة التنبؤ. الآن أريد أن أعرض النتائج المماثلة لمتوسطين توقعات المتوسط ​​المتحرك. يجب أن يكون إدخال الخلية C5 الآن يمكنك نسخ صيغة الخلية هذه إلى الخلايا الأخرى من C6 إلى C11. لاحظ كيف الآن فقط اثنين من أحدث القطع من البيانات التاريخية تستخدم لكل التنبؤ. مرة أخرى لقد قمت بتضمين التنبؤات اقتباسا لأغراض التوضيح واستخدامها لاحقا في التحقق من صحة التوقعات. بعض الأمور الأخرى التي من الأهمية أن تلاحظ. وبالنسبة للمتوسط ​​المتحرك للمتوسط ​​m، لا يتوقع إلا أن تستخدم معظم قيم المعطيات الأخيرة لجعل التنبؤ. لا شيء آخر ضروري. وبالنسبة للتنبؤ المتوسط ​​المتحرك للمتوسط ​​m، عند التنبؤ بالتنبؤات، لاحظ أن التنبؤ الأول يحدث في الفترة m 1. وستكون هاتان المسألتان مهمتين جدا عند تطوير الشفرة. تطوير المتوسط ​​المتحرك المتحرك. الآن نحن بحاجة إلى تطوير رمز لتوقعات المتوسط ​​المتحرك التي يمكن استخدامها أكثر مرونة. تتبع التعليمات البرمجية. لاحظ أن المدخلات هي لعدد الفترات التي تريد استخدامها في التوقعات ومصفوفة القيم التاريخية. يمكنك تخزينه في أي المصنف الذي تريده. وظيفة موفينغافيراج (تاريخي، نومبروفريودس) كما واحد إعلان وتهيئة المتغيرات ديم البند كما متغير عداد خافت كما عدد صحيح تراكم خافت كما أحادي ديم تاريخي الحجم كما عدد صحيح تهيئة المتغيرات عداد 1 تراكم 0 تحديد حجم الصفيف التاريخي تاريخ سيز التاريخية. الكونت كونتر 1 إلى نومبروفريودس تجميع العدد المناسب من أحدث القيم التي تمت ملاحظتها سابقا تراكم تراكم تاريخي (تاريخي - عدد نومبريوفريودس عداد) موفينغافيراج تراكوم نومبروفريودس سيتم شرح التعليمات البرمجية في الصف. كنت ترغب في وضع وظيفة على جدول البيانات بحيث تظهر نتيجة الحساب حيث تريد أن يلي. فوريكاستينغ من قبل تقنيات التمهيد هذا الموقع هو جزء من جافا سكريبت E-لابس الكائنات التعلم لاتخاذ القرارات. يتم تصنيف جافا سكريبت أخرى في هذه السلسلة ضمن مجالات مختلفة من التطبيقات في قسم مينو في هذه الصفحة. سلسلة زمنية هي سلسلة من الملاحظات التي يتم ترتيبها في الوقت المناسب. ومن العناصر المتأصلة في جمع البيانات المأخوذة على مر الزمن شكل من أشكال الاختلاف العشوائي. هناك طرق للحد من إلغاء التأثير بسبب الاختلاف العشوائي. التقنيات المستخدمة على نطاق واسع هي تمهيد. وتكشف هذه التقنيات، عندما تطبق بشكل صحيح، عن الاتجاهات الكامنة بشكل أوضح. أدخل السلاسل الزمنية بالصفوف في التسلسل، بدءا من الزاوية العلوية اليسرى، والمعلمة (المعلمات)، ثم انقر على الزر حساب للحصول على التنبؤ قبل فترة واحدة. 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 لا السهم أو إدخال مفاتيح. ملامح السلاسل الزمنية، والتي يمكن كشفها من خلال فحص الرسم البياني. مع القيم المتوقعة، والسلوك المتبقي، والنمذجة حالة التنبؤ. المتوسطات المتحركة: تعد المتوسطات المتحركة من بين أكثر التقنيات شعبية في المعالجة المسبقة للمسلسلات الزمنية. وهي تستخدم لتصفية الضوضاء البيضاء العشوائية من البيانات، لجعل السلاسل الزمنية أكثر سلاسة أو حتى للتأكيد على بعض العناصر الإعلامية الواردة في السلاسل الزمنية. الأسي تجانس: هذا هو مخطط شعبية جدا لإنتاج سلسة سلسلة الوقت. في حين أن المتوسطات المتحركة يتم ترجيح الملاحظات السابقة بالتساوي، فإن التسييل الأسي يعين الأوزان المتناقصة بشكل كبير مع تقدم الملاحظة. وبعبارة أخرى، تعطي الملاحظات الأخيرة وزنا أكبر نسبيا في التنبؤ من الملاحظات القديمة. ضعف الأسي تجانس أفضل في التعامل مع الاتجاهات. الثلاثي الأسي تجانس أفضل في التعامل مع اتجاهات القطع المكافئ. متوسط ​​متحرك مرجح أسي مع ثابت التمهيد a. يقابل تقريبا متوسط ​​متحرك بسيط للطول (أي الفترة) n، حيث تكون a و n مرتبطة بما يلي: a 2 (n1) أور n (2 - a) a. وهكذا، على سبيل المثال، فإن المتوسط ​​المتحرك المرجح ألسيا مع ثابت التمهيد يساوي 0.1 من شأنه أن يتوافق تقريبا إلى 19 المتوسط ​​المتحرك اليوم. والمتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 40 يوما من شأنه أن يتوافق تقريبا مع متوسط ​​متحرك مرجح أسي مع ثابت ثابت يساوي 0.04878. هولتس الخطي الأسي تمهيد: لنفترض أن السلسلة الزمنية غير الموسمية ولكن لا عرض الاتجاه. طريقة هولتس تقدر كل من المستوى الحالي والاتجاه الحالي. لاحظ أن المتوسط ​​المتحرك البسيط هو حالة خاصة للتلطيف الأسي عن طريق تحديد فترة المتوسط ​​المتحرك إلى الجزء الصحيح من ألفا (ألفا) ألفا. بالنسبة لمعظم بيانات الأعمال تكون معلمة ألفا أصغر من 0.40 فعالة في كثير من الأحيان. ومع ذلك، يمكن للمرء إجراء بحث شبكة من مساحة المعلمة، مع 0.1 إلى 0.9، مع زيادات من 0.1. ثم أفضل ألفا لديه أصغر خطأ المطلق يعني (خطأ ما). كيفية مقارنة عدة طرق للتجانس: على الرغم من وجود مؤشرات رقمية لتقييم دقة تقنية التنبؤ، فإن النهج الأكثر انتشارا هو استخدام مقارنة مرئية لعدة تنبؤات لتقييم دقتها والاختيار من بين مختلف أساليب التنبؤ. في هذا النهج، يجب على المرء أن مؤامرة (باستخدام، على سبيل المثال إكسيل) على نفس الرسم البياني القيم الأصلية لمتغير سلسلة زمنية والقيم المتوقعة من عدة طرق التنبؤ المختلفة، مما يسهل المقارنة البصرية. قد ترغب في استخدام التوقعات السابقة من قبل تقنيات تجانس جافاسكريبت للحصول على القيم السابقة التنبؤ 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. ويؤكد التمهيد الأسي المفرد على المنظور القصير المدى الذي يحدد المستوى للمراقبة الأخيرة ويستند إلى شرط عدم وجود اتجاه. إن الانحدار الخطي، الذي يناسب خط المربعات الصغرى على البيانات التاريخية (أو البيانات التاريخية المحولة)، يمثل المدى الطويل، الذي يشترط الاتجاه الأساسي. هولتس الخطي الأسي تجانس يلتقط المعلومات حول الاتجاه الأخير. والمعلمات في نموذج هولتس هي معلمة المستويات التي ينبغي أن تنخفض عندما يكون مقدار تغير البيانات كبيرا، وينبغي زيادة معلمة الاتجاهات إذا كان اتجاه الاتجاه الأخير مدعوما بالعوامل المسببة لبعض العوامل. التنبؤ على المدى القصير: لاحظ أن كل جافاسكريبت في هذه الصفحة يوفر توقعات خطوة واحدة. للحصول على توقعات من خطوتين. 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 على المدى القصير اللازمة. تمهيد البيانات يزيل الاختلاف عشوائي ويظهر الاتجاهات والمكونات الدورية متماسكة في جمع البيانات التي اتخذت على مر الزمن هو شكل من أشكال الاختلاف عشوائي. هناك طرق للحد من إلغاء التأثير بسبب الاختلاف العشوائي. تقنية غالبا ما تستخدم في الصناعة هو تمهيد. هذه التقنية، عندما تطبق بشكل صحيح، يكشف بشكل أكثر وضوحا الاتجاه الكامن، المكونات الموسمية ودورية. هناك مجموعتان متميزتان من طرق التجانس طرق المتوسط ​​طرق التمدد الأسي أخذ المتوسطات هو أبسط طريقة لتسهيل البيانات سنقوم أولا بالتحقيق في بعض أساليب المتوسط، مثل المتوسط ​​البسيط لجميع البيانات السابقة. مدير مستودع يريد أن يعرف كم المورد نموذجي يسلم في 1000 دولار الوحدات. تأخذ هيش عينة من 12 موردا، عشوائيا، والحصول على النتائج التالية: الوسط الحسابي أو متوسط ​​البيانات 10. يقرر المدير استخدام هذا التقدير كمصروف لنفقات مورد نموذجي. هل هذا تقدير جيد أو سيء متوسط ​​الخطأ المئوي هو طريقة للحكم على مدى جودة النموذج هو سنقوم بحساب متوسط ​​الخطأ التربيعي. المبلغ الحقيقي الذي تم إنفاقه ناقص المبلغ المقدر. مربع الخطأ هو الخطأ أعلاه، تربيع. و سس هو مجموع الأخطاء التربيعية. و مس هو متوسط ​​الأخطاء التربيعية. نتائج مس على سبيل المثال النتائج هي: أخطاء خطأ وتربيع التقدير 10 السؤال الذي يطرح نفسه: هل يمكننا استخدام المتوسط ​​للتنبؤ بالدخل إذا كنا نشك في اتجاه A نظرة على الرسم البياني أدناه يظهر بوضوح أننا لا ينبغي أن نفعل ذلك. متوسط ​​يزن جميع الملاحظات السابقة بالتساوي وباختصار، فإننا نذكر أن المتوسط ​​البسيط أو المتوسط ​​لجميع الملاحظات السابقة ليس سوى تقدير مفيد للتنبؤ عندما لا تكون هناك اتجاهات. إذا كانت هناك اتجاهات، استخدم تقديرات مختلفة تأخذ في الاعتبار هذا الاتجاه. ويزن المتوسط ​​جميع الملاحظات السابقة بالتساوي. على سبيل المثال، متوسط ​​القيم 3، 4، 5 هو 4. ونحن نعلم، بطبيعة الحال، أنه يتم حساب المتوسط ​​عن طريق إضافة كل القيم وتقسيم المجموع حسب عدد القيم. طريقة أخرى لحساب المتوسط ​​عن طريق إضافة كل قيمة مقسومة على عدد القيم، أو 33 43 53 1 1.3333 1.6667 4. ويسمى المضاعف 13 بالوزن. بشكل عام: شريط فراك مبلغ اليسار (فراك اليمين) X1 اليسار (فراك الحق) X2،. ،، اليسار (فراك يمين) شن. و (يسار (فراك يمين)) هي الأوزان، وبطبيعة الحال، فإنها تصل إلى 1.