평균 예측 이동

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리마는 평균 모델을 이동 회귀 통합을 의미합니다. 변량은 (단일 벡터) ARIMA 자체 관성에 전적으로 기초한 일련의 미래 값을 투사하는 예측 기법이다. 주된 애플리케이션은 적어도 40 과거 데이터 포인트를 요구 단기 예측의 영역이다. 데이터가 아웃 라이어 최소한의 시간에 따른 안정적인 또는 일관된 패턴을 나타내는 때 가장 잘 작동합니다. 데이터가 비교적 길고 과거 관찰 사이의 상관 관계가 안정 될 때 경우에 (원래 저자 후) 박스 - 젠킨스라는 ARIMA는 스무딩 기술을 지수에 일반적으로 우수하다. 데이터가 짧거나 높은 휘발성이라면 어떤 스무딩 방법은 잘 수행 할 수있다. 적어도 38 데이터 포인트가없는 경우 ARIMA보다 다른 방법을 고려해야합니다. ARIMA 방법을 적용하는 첫 번째 단계는 정상 성을 확인하는 것입니다. 정지성이 일련의 시간에 따른 비교적 일정한 수준으로 남아 있다는 것을 의미한다. 경향은 대부분의 경제 또는 비즈니스 응용 프로그램에서와 같이 존재하는 경우, 데이터가 고정되지 않습니다. 데이터는 또한 시간이 지남에 따라 그 변동에 일정한 분산을 표시해야합니다. 이것은 쉽게 크게 계절 빠른 속도로 성장하고 일련 보인다. 이러한 경우에, 계절의 기복은 시간이 지남에 따라 더 극적인 될 것입니다. 이러한 정상 성 조건이 충족되지 않고, 처리와 관련된 많은 계산이 계산 될 수 없다. 데이터의 그래픽 플롯이 nonstationarity를​​ 나타내는 경우에, 당신은 차 시리즈를해야한다. 차이점은 고정 하나에 비 정적 시리즈를 변환하는 훌륭한 방법입니다. 이것은 이전의 현재 시간의 관찰을 감산함으로써 수행된다. 이 변환은 일련 회만 수행 된 경우, 데이터가 처음으로 구별 된 것을 말한다. 하여 일련의 비교적 일정한 비율로 증가되는 경우이 프로세스는 본질적 경향을 제거한다. 이 증가하는 속도로 성장하면 다시 동일한 절차 및 차분 데이터를 적용 할 수있다. 당신의 데이터는 둘째으로 구별 될 것이다. 자기 상관은 데이터 계열은 시간이 지남에 따라 그 자체에 관한 방법을 나타내는 수치이다. 보다 정확하게는, 그주기의 특정 수의 데이터 값은 시간 간격을 통해 서로 어떻게 상관되는지에 강하게 측정한다. 기간 수 떨어져 일반적 지연이라고한다. 예를 들어, 지연 한 조치에서 자기 상관이 얼마나 떨어져 시리즈 전반에 걸쳐 서로 상관 관계가 1 시간 값. 지연에서 자기 상관 데이터 두 기간 떨어져 시리즈 전반에 걸쳐 상관 방법이 측정합니다. 자기 상관은 1 내지 -1의 범위 일 수있다. -1 가까운 값은 높은 음의 상관 관계를 의미하는 동안 1에 가까운 값은 높은 양의 상관 관계를 나타냅니다. 이러한 조치는 대부분 correlagrams라는 그래픽 플롯을 통해 평가됩니다. correlagram 다른 시차에 주어진 계열의 자동 상관 값을 나타내는. 이 자기 ​​상관 함수라고하고 ARIMA 방법에있어서 매우 중요하다. ARIMA 방법론은 자기 회귀 평균 파라미터 이동 호출하는지의 함수로서 고정 된 시계열로 움직임을 설명하기 위해 시도한다. 이들은 같은 AR 매개 변수 (autoregessive) 및 MA 매개 변수 (이동 평균)이라고합니다. 단 1 매개 변수를 가진 AR 모델로 기록 될 수있다. 순서 조사 아래에있는 A를 X (t) A (1) X (t-1) E (t) 여기서, X (t)의 시계열 (1) 회귀 파라미터 1 X (t-1)의 시계열 1 기간 E를 지연된 (t) 모델의 오차항이 단순히 주어진 값 X (t)의 이전 값, X (t-1), 더하기 일부 설명 할 수없는 임의의 오차 E (t)의 일부 기능에 의해 설명 될 수 있다는 것을 의미한다. (A)의 추정 값을 (1) 0.30 되었다면, 일련의 현재 값은 1 개월 전 값의 30에 관련 될 것이다. 물론, 일련의 하나 이전의 값보다 더 관련 될 수있다. 예를 들어, X (t) A (1) X (t-1) A (2) X (t-2) E (t)이 시리즈의 전류 값은 직전의 2 값의 조합임을 나타낸다 X (t-1), X (t-2), 플러스 어떤 임의의 오류 E (t). 우리의 모델은 지금 주문 2. 평균 모델을 이동하는 회귀 모델 : 박스 - 젠킨스 모델의 두 번째 유형은 이동 평균 모델이라고합니다. 이 모델은 AR 모델과 매우 유사하지만, 그들 뒤에 개념은 매우 다르다. 이동 평균 파라미터 t 단지 최근 시간주기에서 발생 랜덤 오류주기에서 발생하는 관련된, 즉 E (t-1), E (t-2) 등이 아니라 X (t-1), X (보다 t-2), (자기 회귀 접근법에서와 같이이 Xt-3). 다음과 같이 하나의 MA 용어와 이동 평균 모델은 기록 될 수있다. X (t) - B (1) E (t-1) E (t)라는 용어 B (1) 매개 변수 앞의 음의 부호 만 대회에 사용되는 순서 (1)의 MA이라고하며 일반적으로 인쇄 대부분의 컴퓨터 프로그램에 의해 자동적으로 아웃. 상기 모델은 단순히 X (t)의 임의의 주어진 값 바로 이전 기간, E (t-1) 만 랜덤 오류에 관련된, 현재 에러 항을, E (t)되는 것을 말한다. 회귀 모델의 경우에서와 같이, 이동 평균 모델 고차 구조의 다른 조합을 덮는 길이와 평균 이동으로 연장 될 수있다. ARIMA 방법은 모델 회귀와 함께 평균 매개 변수를 이동을 모두 포함하는 내장 할 수 있습니다. 이 모델은 종종 혼합 모델이라고합니다. 이것이 더 복잡한 예측 도구있게되지만, 구조는 실제로 더 시리즈 시뮬레이션하고보다 정확한 예측을 생성 할 수있다. 둘 - 순수 모델은 구조는 AR 또는 MA 매개 변수로 구성되어 있음을 의미한다. 그들은 자기 회귀 (AR)의 조합을 사용하고 있기 때문에이 방법에 의해 개발 된 모델은 일반적으로 적분 (I), ARIMA 모형이라고 - 예측을 생성하는 차분의 역 프로세스를 참조하면, 평균 (MA) 작업을 이동. ARIMA 모델은 일반적으로 ARIMA (P, D, Q)로 적혀있다. 이 회귀 요소 (p), 차분 연산자 (d) 수, 이동 평균 기간이 최상위의 순서를 나타낸다. 예를 들어, ARIMA (2,1,1)는 일련의 정상 성을 유도 한 번으로 구별 된 평균 요소를 이동 1 차와 2 차 회귀 모델을 가지고 있다는 것을 의미한다. 오른쪽 사양을 따기 : 클래식 박스 - 젠킨스의 주요 문제는 - i. e. 사용할 ARIMA 사양을 결정하려고한다 AR 및 / 또는 MA 매개 변수를 포함하는 방법 많은. 이 박스 Jenkings 1976의 대부분은 식별 과정에 전념 한 것입니다. 이 샘플의 자기 상관 및 부분 자기 상관 함수의 그래프의 수치 eval - uation 의존. 글쎄, 당신의 기본 모델에 대한 작업이 너무 어려운 일이 아니다. 각각은 특정한 방식을 보면 자기 상관 기능을 가지고 있습니다. 당신이 복잡성에 갈 때, 패턴은 너무 쉽게 감지되지 않습니다. 문제를 더 어렵게 만들려면, 데이터는 기본 과정의 샘플을 나타냅니다. 이것은 샘플링 에러 (특이점, 측정 오차 등) 이론적 인 식별 과정을 왜곡시킬 수 있다는 것을 의미한다. 기존 ARIMA 모델링 예술보다는 과학이 이유입니다. 이동 평균, 이동 평균의 3 단계 개요 가중 이동 평균을 생성하는 것은 더 용이 장기적 트렌드 또는 사이클을 인식하기 위해 데이터의 일련의 단기 변동을 매끄럽게하는 데 사용되는 통계적 기법이다. 이동 평균은 때때로 롤링 평균 또는 평균 실행이라고 부른다. 이동 평균은 이전주기의 특정 수의 간격의 평균을 나타내고, 각각의 수의 연속이다. 간격 클수록 스무딩 발생한다. 이동 평균은 실제 데이터 계열 유사한 것을 더 작은 간격. 라인에 데이터의 착용감을 향상시키는 수단의 데이터를 평활화 : 이동 평균은 다음 세 가지 기능을 수행한다. 일시적 변동 랜덤 노이즈의 영향을 감소시킨다. 추세 위 ​​또는 아래에 특이점을 강조. 이동 평균은 데이터 흐름을 식별하는 산업에서 가장 널리 사용되는 통계적 기법 중 하나이다. 예를 들어, 판매 관리자는 일반적으로 판매 데이터의 이동 평균 3 개월 볼. 이 기사는 같은 판매 데이터의 이동 평균 2 개월, 3 개월, 6 개월 단순 비교합니다. 이동 평균은 주식 수익률 등의 재무 데이터의 기술적 분석에 자주 사용되며 경제에 고용 등 거시 경제 시계열의 경향을 찾습니다. 이동 평균의 차이가 있습니다. 가장 일반적으로 사용되는은 단순한 이동 평균, 가중 이동 평균 및 지수 이동 평균이다. Excel에서 이러한 기술을 각각 수행하는이 블로그에 별도의 기사에서 자세히 설명한다. 다음 세 가지 기술들의 각각에 대한 개요이다. 단순 이동 평균 단순 이동 평균 모든 점은 이전 기간의 지정된 숫자의 평균입니다. 다음과 같이 Excel에서이 기술의 구현에 대한 자세한 설명을 제공하는이 블로그의 다른 문서에 대한 링크는 다음과 같습니다 또한 이전 기간의 지정된 수의 평균을 나타내는 가중 이동 평균에서 평균 포인트를 이동 가중. 가중 이동 평균은 자주보다 최근의 기간이 더 큰 무게 주어진 특정 이전 기간에 다른 가중치를 적용한다. 이 블로그 기사는 Excel에서이 기술의 구현에 대한 자세한 설명을 제공합니다. 지수 이동 평균에 지수 이동 평균 점수는 이전주기의 특정 수의 평균을 나타낸다. 지수 평활 결코 제로에 도달하지 기하 급수적으로 감소 이전 기간에 가중치를 적용합니다. 따라서 지수 평활 고려하는 모든 이전의 기간 대신에, 가중 이동 평균 수행 기간 이전의 지정된 번호. 다음 Excel에서이 기술의 구현에 대한 상세한 설명을 제공하는 블로그의 다른 문서에 대한 링크는 1 단계 그래프 : 다음 엑셀 시계열 데이터들의 가중 이동 평균을 생성하는 3 단계 과정을 설명 시계열의 원래 데이터는 라인 차트 시계열 데이터를 그래프로 가장 일반적으로 사용되는 엑셀 차트 플롯. 이러한 Excel 차트의 예는 다음과 같이 판매 데이터의 13주기가 표시됩니다 플롯하는 데 사용 2 단계 : 데이터 분석 메뉴에있는 이동 평균 도구를 제공하지 않습니다 엑셀 Excel에서 수식 이동 평균 가중 만들기 수식 구성해야하므로 수동으로. 이 경우 2 구간 가중 이동 평균은 최신 기간과 그 이전의 기간에 대한 하나의 웨이트 (2)의 무게를 적용하여 생성된다. 셀 E5의 수식은 셀 E17 아래로 복사 할 수 있습니다. 3 단계는이 데이터는 현재 판매 데이터의 원래 타임 라인이 포함 된 차트에 추가해야합니다 차트에 가중 이동 평균 시리즈를 추가합니다. 이 데이터는 단순히 차트의 하나 이상의 데이터 계열로서 첨가한다. 이를 위해 차트의 아무 곳이나 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 메뉴가 나타납니다. 데이터의 새로운 시리즈를 추가 할 데이터 선택을 누르십시오. 다음 이동 평균 일련의 편집 계열 대화 상자를 수행하여 추가된다 : 원본 데이터 계열과 상기 및 추세선 아래의 데이터의 편차를 포함하는 차트는 더욱 명백하다. 전체적인 경향은 또한 훨씬 더 명백하다. 3 구간 이동 평균이 생성되고 다음과 같이 거의 동일한 과정을 사용하여 표에 배치 될 수있다. 최신 기간 (3)의 가중치가 할당되는 것에주의, 그 이전의 기간이 할당되고 (2)의 중량과 그 이전의 기간은 이제 원래 함유 차트에 첨가한다 (1)이 데이터의 가중치가 할당된다 2 구간 시리즈와 함께 판매 데이터의 타임 라인. 이 데이터는 단순히 차트의 하나 이상의 데이터 계열로서 첨가한다. 이를 위해 차트의 아무 곳이나 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 메뉴가 나타납니다. 데이터의 새로운 시리즈를 추가 할 데이터 선택을 누르십시오. 좀 더 매끄럽게은 2 간격 가중 이동 평균보다 3 간격 가중 이동 평균 발생 예상대로 : 이동 평균 시리즈는 다음과 같이 편집 시리즈 대화 상자를 완료하여 추가됩니다. 비교를 위해, 6 구간 가중 이동 평균이 계산되며, 다음과 같은 방법으로 표에 추가. 기간으로 할당 점진적으로 감소 무게는 과거에 더 먼 될 수 있습니다. 이 데이터는 이제도 2 및도 3 간격 시리즈와 함께 판매 데이터의 원래 시간 라인을 포함하는 표에 추가한다. 이 데이터는 단순히 차트의 하나 이상의 데이터 계열로서 첨가한다. 이를 위해 차트의 아무 곳이나 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 메뉴가 나타납니다. 데이터의 새로운 시리즈를 추가 할 데이터 선택을 누르십시오. 예상대로, 6 간격 가중 이동 평균은 2 또는 3 간격 가중 이동 평균보다 훨씬 부드럽고입니다 : 이동 평균 시리즈는 다음과 같이 편집 시리즈 대화 상자를 완료하여 추가됩니다. 부드러운 그래프는 더 밀접하게 직선을 맞는다. 예측 바이어스 예측 경향이 시계열의 실제 값보다 일관 높거나 낮을 수 : 예측 정확성의 두 구성 요소는 다음과 같다 예측 정확도를 분석. 다음과 같이 예측 바이어스주기들의 수로 나눈 모든 오차의 합이다 : 양의 바이어스가 과소 예측하는 경향을 나타낸다. 음의 바이어스는 과다 예측하는 경향을 나타냅니다. 포지티브 및 네거티브 에러가 서로 상쇄하기 때문에 바이어스 정확도를 측정하지 않는다. 예측 오류 시계열의 실제 값과 예측의 예측 값 사이의 차이. 예측 에러의 가장 일반적인 방법은 다음과 같다 : MAD 평균 절대 편차 MAD는 에러의 절대 값 평균을 계산하고, 다음 식으로 계산된다 : 에러의 절대 값을 평균하여 포지티브 및 네거티브 에러 캔슬 효과를 제거한다. 매드 작을수록 모델이다. MSE 평균 제곱 오류 MSE는 다음 식으로 오류의 제곱을 합산하여 긍정과 부정 오류의 제거 효과를 제거 오류의 인기 척도이다 : 큰 오류 용어는 오류 용어는 모든 제곱 때문에 MSE를 과장하는 경향이있다. RMSE (루트 스퀘어 평균)는 MSE의 제곱근을 취함으로써이 문제를 줄일 수 있습니다. MAPE 평균 절대 비율 오류 MAPE는 오차항의 절대 값을 합산하여 포지티브 및 네거티브 에러 캔슬 효과를 제거한다. MAPE는 다음 식으로 백분율 오차항의 합을 계산한다 : %의 에러 조건을 합산하여, 이 측정 MAPE 다른 척도를 사용하여 예측 모델과 비교하기 위해 사용될 수있다. 계산 바이어스, MAD, Excel에서 MSE, RMSE 및 MAPE 가중 평균 바이어스가, MAD는, MSE는, RMSE 및 MAPE는 2 구간, 3 구간을 평가하기 위해 Excel에서 계산되며, 6 구간 이동 가중 이동 평균 예측이 문서에서 얻어진 다음과 같이 표시 : 첫 번째 단계는 E (T)를 계산하는 것이다. E의 t 2. E의 t, E의 t / Y는 t-행위. 바이어스, MAD, MSE, MAPE를 다음과 같이 RMSE 계산할 수있다 : 다음 다음과 같이 요약 같은 계산은 이제 3 간격 가중 이동 평균 바이어스, MAD, MSE, MAPE 및 RMSE를 계산하기 위해 수행된다. 다음과 같이 바이어스, MAD, MSE, MAPE 및 RMSE 계산할 수있다 : 같은 계산이 이제 6 간격 가중 이동 평균 바이어스, MAD, MSE, MAPE 및 RMSE를 계산하기 위해 수행된다. 다음 바이어스 MAD, MSE, MAPE 및 RMSE는 2 구간, 3 구간에 대한 요약 및 6 구간 가중 이동 평균 : 바이어스 MAD, MSE, MAPE 및 RMSE는 다음과 같이 계산 될 수있다. 2 구간 가중 이동 평균은 가장 근접한 실제 데이터로 예상 될 것이다 적합한 모델이다. 엑셀 마스터 시리즈 블로그 디렉토리 통계 항목 빠르게 엑셀 찾기와 높은 수준에서 운영되고 싶은 사람들을위한 각각의 주제에 기사, 이건 당신을위한 책이다. 단계별 엑셀 찾기와 최적화 오늘날 가장 널리 알려진 최적화 문제를 해결하기 위해 엑셀 해 찾기를 사용하는 방법에 대한 간단하면서도 철저한 설명의 200 페이지. PDF 전자 매뉴얼입니다. 쉬운 후속 지침 결합 된 스크린 샷과로드, 이 책은 많은 어려운 최적화 문제를 단순화하고 즉시 당신에게 엑셀 찾기의 마스터를 만들 것입니다. 여기에 그냥 완전히 해결 된 솔버의 최적화 문제의 몇 가지 간단한 이해하기이 전자 설명서의 지침과 스크린 샷을 :의 진화 방법은 모든 고객에 도달하는 최단 경로를 찾을 수 있습니다. 이것은 또한 엑셀 INDEX 함수의 고급 용도를 제공한다. 이는 다수의 다른 기준을 만족하면서 제한된 공간의 사용을 최적화하는 방법을 도시한다. GRG 비선형이 방법을 해결이야. 고객의 주문을 만족하면서 폐기물을 최소화하기 위해 재료의 시트를 절단 할 수있는 최적의 방법을 결정하려고하는 많은 제조 기업들이 직면. 포트폴리오 최적화는 수익을 극대화하거나 위험을 최소화합니다. 경우] - 다음 - 그렇지 문의 해 0 영리한 사용을 선택할 현금 흐름의 순 현재 가치를 극대화 할 수의 이진 제약이 간단한 문제가 있습니다. 여러 위치에 여러 공급 업체에서 구매 및 배송 상품의 총 비용을 최소화하기 위해 해결사를 사용하는 방법. 주문을 이행하는 동안 어떻게 비용을 최소화하기 위해 다른 제조 장치의 선택을 최적화한다. 어떻게 최적으로 가장 낮은 비용으로 최대의 도달 범위 및 빈도 또는 인바운드 리드의 수를 생성하기 위해 마케팅 예산을 할당합니다. 엑셀 찾기와 단계별 최적화 엑셀 찾기 운영의 모든 측면에 대한 자세한 지침과 다양한 팁이있다. 당신은 전체 사용자 정의 사용에 대한 설정을이야. 이 작업을 가능한 한 간단하고 직관적 인 될 수 있도록이 전자 매뉴얼은 또한 Excel에서 모델을 설정하는 방법에 대한 내부의 조언과지도를 많이 제공합니다. 이 책의 최적화 문제 모든 단계별마다 작동하는 6 단계 과정을 사용하여 해결된다. 자세한 스크린 샷과 쉽게 따라 책에있는 모든 최적화 문제를 해결하는 방법에 대한 설명을, 링크가 정확히 그들이이 전자 매뉴얼에있는대로 완료 모든 문제가 Excel 통합 문서를 다운로드 제공뿐만 아니라. 단계별 엑셀 찾기와 최적화가 정확하게 전자 매뉴얼 빠르게 엑셀 찾기와 고급 수준에서 최적화되도록하려면 당신이 필요합니다. 빨리 Excel에서 찾기와 높은 수준에서 작동 할 수 원하는 사람의 경우, 이것은 당신을위한 책이다. 단계별 엑셀 찾기와 최적화 오늘날 가장 널리 알려진 최적화 문제를 해결하기 위해 엑셀 해 찾기를 사용하는 방법에 대한 간단하면서도 철저한 설명의 200 페이지. 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