Como você pode supor que nós estamos olhando algumas das aproximações as mais primitivas à previsão mas esperançosamente estes são pelo menos uma introdução de valor a algumas das edições de computação relacionadas a executar previsões em spreadsheets. In esta veia nós continuaremos por Começando no início e começar a trabalhar com previsões média móvel. Moving previsões médias Todo mundo está familiarizado com as previsões de média móvel, independentemente de se eles acreditam que são Todos os estudantes universitários fazê-los o tempo todo Pense sobre seus resultados de teste em um curso onde você está indo Ter quatro testes durante o semestre Vamos supor que você tem um 85 em seu primeiro teste. O que você poderia prever para sua segunda pontuação de teste. O que você acha que seu professor iria prever para sua próxima pontuação de teste. O que você acha que seus amigos podem prever Para a sua próxima pontuação de teste. O que você acha que seus pais podem prever para a sua próxima pontuação de teste. Independentemente de todos os blabbing você pode fazer para o seu fr Eu e seus pais, eles e seu professor são muito provável esperar que você obtenha algo na área do 85 que você começou apenas. Bem, agora vamos supor que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestima-se E figura você pode estudar menos para o segundo teste e assim você começa um 73.Now o que são todos os interessados e despreocupados vai antecipar você vai chegar em seu terceiro teste Há duas abordagens muito provável para eles desenvolverem uma estimativa, independentemente de Se eles vão compartilhá-lo com você. Eles podem dizer a si mesmos, Este cara está sempre soprando fumaça sobre sua inteligência Ele vai ter outro 73 se ele tiver sorte. Talvez os pais vão tentar ser mais solidário e dizer, Bem, então Longe de você ter obtido um 85 e um 73, então talvez você deve figura em obter cerca de 85 73 2 79 Eu não sei, talvez se você fez menos festas e weren t sacudindo a doninha todo o lugar e se você começou a fazer um Muito mais estudar você poderia obter uma maior score. Both destas estimativas são reais A média móvel previsões. A primeira é usar apenas a sua pontuação mais recente para prever o seu desempenho futuro Isso é chamado de uma média móvel previsão usando um período de dados. O segundo é também uma média móvel previsão, mas usando dois períodos de dados. Somente Que todas essas pessoas rebentando em sua grande mente têm tipo de puto você fora e você decidir fazer bem no terceiro teste para suas próprias razões e colocar uma pontuação mais alta na frente de seus aliados Você faz o teste e sua pontuação é realmente um 89 Todo mundo, incluindo você, está impressionado. Então agora você tem o teste final do semestre chegando e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todos a fazer suas predições sobre como você vai fazer no último teste. Bem, espero que você veja o Pattern. Now, espero que você pode ver o padrão Que você acha que é o mais preciso. Whistle Enquanto Trabalhamos Agora vamos voltar para a nossa nova empresa de limpeza iniciado por sua meia irmã distanciada chamado Whistle While We Work Você tem alguns dados de vendas passadas Representado pela seguinte seção de uma planilha Nós primeiro apresentar os dados para um período de três média móvel forecast. The entrada para a célula C6 deve ser. Now você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C7 a C11.Notice como a média se move Sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão Você também deve notar que realmente não precisamos fazer as previsões para os períodos passados, a fim de desenvolver a nossa previsão mais recente Isso é definitivamente diferente do Modelo de suavização exponencial Eu incluí as previsões do passado, porque vamos usá-los na próxima página da web para medir a validade de previsão. Agora eu quero apresentar os resultados análogos para uma média de dois meses de previsão média móvel. A entrada para a célula C5 deve ser. Agora você Pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C6 a C11.Notice como agora apenas as duas mais recentes peças de dados históricos são utilizados para cada previsão Novamente tenho incluir D as previsões passadas para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são de importância para aviso. Para uma m-período média móvel previsão apenas os m valores de dados mais recentes são utilizados para fazer a previsão Nada mais é necessário. Para uma média móvel de m-período de previsão, ao fazer predições passadas, observe que a primeira predição ocorre no período m 1.Todas estas questões serão muito significativas quando desenvolvemos o nosso code. Developing a função de média móvel Agora precisamos desenvolver O código para a previsão média móvel que pode ser usado de forma mais flexível O código segue Observe que as entradas são para o número de períodos que você deseja usar na previsão ea matriz de valores históricos Você pode armazená-lo em qualquer pasta de trabalho que você want. Function MovingAverage Histórico, NumberOfPeriods Como Único Declarar e inicializar variáveis Dim Item como Variant Dim Counter As Integer Dim Acumulação como único Dim HistoricalSize As Integer. Inicializando variáveis Counter 1 Acumulação 0. Determinando o tamanho de Historical array HistoricalSize. For Counter 1 To NumberOfPeriods. Acumulando o número apropriado de valores mais recentes anteriormente observados. Acumulação Acumulação Histórico Histórico Tamanho - NúmeroOfPeriodos Counter. MovingAverage Acumulação NumberOfPeriods. The código será explicado na classe Você deseja posicionar a função na planilha para que o resultado da computação aparece onde deveria Como o seguinte. Média móvel. Observações de dados de séries de tempo igualmente espaçadas no tempo de vários períodos consecutivos Chamado de movimento porque é continuamente recalculado à medida que novos dados se tornam disponíveis, ele progride caindo o valor mais antigo e adicionando o valor mais recente. A média móvel das vendas de seis meses pode ser calculada tomando a média das vendas de janeiro a junho, então a média das vendas de fevereiro a julho, depois de março a agosto, e assim por diante As médias móveis 1 reduzem o efeito de variações temporárias na Dados, 2 melhorar o ajuste de dados para uma linha um processo chamado suavização para mostrar a tendência de dados s mais c Learly e 3 destacar qualquer valor acima ou abaixo da tendência. Se você está calculando algo com variância muito alta o melhor que você pode ser capaz de fazer é descobrir a média móvel. Eu queria saber qual era a média móvel dos dados, Então eu teria uma melhor compreensão de como estávamos fazendo. Quando você está tentando descobrir alguns números que mudam muitas vezes o melhor que você pode fazer é calcular a média móvel. Suavização exponencial. A abordagem mais simples seria tomar a média de janeiro Até março e usar isso para estimar as vendas de abril. 129 134 122 3 128 333.Por isso, com base nas vendas de janeiro a março, você prevê que as vendas em abril serão 128.333. Depois que as vendas reais de abril entrarem, você calcularia a previsão para maio, desta vez usando fevereiro a abril Você deve ser consistente com o número de períodos que você usa para a média móvel de previsão. O número de períodos que você usa em suas previsões de média móvel é arbitrário, você pode usar apenas dois períodos, ou cinco ou seis períodos o que você deseja gerar suas previsões. A abordagem acima é uma média móvel simples Às vezes, as vendas de meses mais recentes podem ser influenciadores mais fortes das vendas do mês seguinte, então você quer dar aqueles meses mais próximos mais peso em seu modelo de previsão Esta é uma média móvel ponderada E assim como o número De períodos, os pesos que você atribuir são puramente arbitrária Vamos dizer que você queria dar março s vendas 50 peso, fevereiro s 30 peso e janeiro s 20 Então, sua previsão para abril será 127.000 122 50 134 30 129 20 127.L Imitações de métodos de média móvel Médias móveis são consideradas uma técnica de previsão de suavização Como você está tomando uma média ao longo do tempo, você está suavizando ou suavizando os efeitos de ocorrências irregulares dentro dos dados Como resultado, os efeitos da sazonalidade, ciclos de negócios e outros Eventos aleatórios podem aumentar drasticamente o erro de previsão Dê uma olhada em um ano inteiro vale a pena de dados, e comparar uma média móvel de 3 períodos e uma média móvel de 5 períodos. Observe que neste exemplo que eu não criar previsões, mas centrado As médias móveis A primeira média móvel de 3 meses é para fevereiro, e é a média de janeiro, fevereiro e março também fiz semelhante para a média de 5 meses Agora dê uma olhada no seguinte gráfico. O que você vê é Não a média móvel de três meses série muito mais suave do que a série de vendas reais E como sobre a média móvel de cinco meses É ainda mais suave Por isso, quanto mais períodos você usar em sua média móvel, o suavizar o seu tempo s Assim, para a previsão, uma média móvel simples pode não ser o método mais preciso. Métodos de média móvel se revelam bastante valiosos quando você está tentando extrair os componentes sazonais, irregulares e cíclicos de uma série de tempo para métodos de previsão mais avançados, como regressão E ARIMA eo uso de médias móveis na decomposição de uma série de tempo serão abordados posteriormente na série. Determinando a precisão de um modelo de média móvel. Geralmente, você quer um método de previsão que tenha o menor erro entre os resultados reais e os previstos. As medidas mais comuns de precisão de previsão são o Desvio Absoluto Médio MAD Nesta abordagem, para cada período da série temporal para a qual você gerou uma previsão, você toma o valor absoluto da diferença entre os valores reais e previstos do período s o desvio Then Você média esses desvios absolutos e você obter uma medida de MAD MAD pode ser útil para decidir sobre o número de períodos que a média, e ou a quantidade de Peso que você coloca em cada período Geralmente, você escolhe o que resulta no menor MAD Aqui está um exemplo de como MAD é calculado. MAD é simplesmente a média de 8, 1 e 3.Moving Médias Recapitulação Ao usar médias móveis para previsão , Lembre-se. As médias de movimento podem ser simples ou ponderadas. O número de períodos que você usa para sua média e qualquer peso que você atribuir a cada um são estritamente arbitrários. As médias de movimento suavizam padrões irregulares em dados de séries temporais quanto maior o número de períodos usados para Cada ponto de dados, maior o efeito de suavização. Por causa do alisamento, a previsão das vendas do próximo mês s com base nas vendas mais recentes de alguns meses pode resultar em grandes desvios devido à sazonalidade, ciclos e padrões irregulares nos dados e. As capacidades de suavização De um método de média móvel pode ser útil na decomposição de uma série de tempo para métodos de previsão mais avançados. Semana seguinte Suavização exponencial Na próxima semana s Previsão sexta-feira vamos discutir métodos exponenciais de suavização , E você vai ver que eles podem ser muito superior à média móvel de métodos de previsão. Não sei por que razão a nossa previsão Sexta-feira postos aparecem na quinta-feira Encontrar at. Post navigation. Leave uma resposta Cancel reply. I tinha 2 questions.1 Você pode Use a abordagem de MA centralizada para prever ou apenas para remover a sazonalidade.2 Quando você usa o t t-1 simples t-2 tk k MA para prever um período à frente, é possível prever mais de um período à frente Eu acho que a sua previsão Seria um dos pontos de alimentação para o próximo. Thanks Ame a informação e suas explanantions. I m feliz que você gosta do blog tenho certeza que vários analistas têm usado a abordagem centrada MA para a previsão, mas eu pessoalmente não, uma vez que os resultados da abordagem Em uma perda de observações em ambas as extremidades Isso realmente, em seguida, vincula-se a sua segunda pergunta Geralmente, MA simples é usado para prever apenas um período à frente, mas muitos analistas e eu também às vezes usarei a minha previsão de um período antecipado como uma das entradas para O segundo período adiante É Importante lembrar que quanto mais no futuro você tentar prever, maior será o seu risco de erro de previsão É por isso que eu não recomendo MA centrado para a previsão da perda de observações no final significa ter que depender de previsões para as observações perdidas, Bem como o período s à frente, por isso há maior chance de erro de previsão. Leitores você está convidado a pesar sobre isso Você tem alguma opinião ou sugestões sobre este. Brian, obrigado por seu comentário e seus elogios no blog. Nice Iniciativa e explicação agradável É realmente útil. I previsão personalizado placas de circuito impresso para um cliente que não dá quaisquer previsões Eu usei a média móvel, no entanto, não é muito preciso como a indústria pode ir para cima e para baixo Nós vemos para o meio de Verão até o final do ano que o transporte pcb s está em cima Em seguida, vemos no início do ano diminui caminho para baixo Como posso ser mais preciso com os meus dados. Katrina, a partir do que você me disse, ele aparece suas vendas de placa de circuito impresso Tem uma componente sazonal que eu faço a sazonalidade de endereço em alguns dos outros previsão Friday posts Outra abordagem que você pode usar, o que é muito fácil, é o algoritmo Holt-Winters, que leva em conta sazonalidade Você pode encontrar uma boa explicação aqui Veja-se Para determinar se os seus padrões sazonais são multiplicativos ou aditivos, porque o algoritmo é ligeiramente diferente para cada Se você traçar seus dados mensais de alguns anos e ver que as variações sazonais nos mesmos tempos dos anos parecem ser constante ano após ano, então A sazonalidade é aditiva se as variações sazonais ao longo do tempo parecem estar aumentando, então a sazonalidade é multiplicativa A maioria das séries temporais sazonais serão multiplicativas Se em dúvida, suponha multiplicative Good luck. Hi lá, Entre esses método Nave Previsão Atualizando a média média móvel Comprimento k Quer ponderado média móvel de comprimento k OR suavização exponencial Qual desses modelos de atualização que você me recomendar usando para forecas T os dados Para a minha opinião, estou pensando em Moving Average Mas eu não sei como torná-lo claro e structured. It realmente depende da quantidade e qualidade dos dados que você tem e seu horizonte de previsão a longo prazo, a médio prazo , Ou a curto prazo.
Comments
Post a Comment