Classe MovingAverageModel. A modello a media mobile previsione si basa su una serie storica costruito artificialmente in cui il valore per un dato periodo di tempo, è sostituito dal mezzo di tale valore ei valori per un determinato numero di precedenti e successivi periodi di tempo, come avrete intuito dalla descrizione, questo modello è più adatto a serie temporali di dati ovvero dati che cambiano nel corso del tempo, ad esempio, molti grafici di singoli titoli sul mercato azionario mostrano 20, 50, 100 o 200 giorni medie mobili come un modo per mostrare le tendenze. Poiché il valore del tempo per un dato periodo è una media dei periodi precedenti, allora il tempo sarà sempre sembrano restare indietro aumenta o diminuisce nei valori dipendenti osservati per esempio, se una serie di dati ha una tendenza al rialzo noticable poi una media mobile meteo generalmente fornire una sottostima dei valori dei dipendenti variable. The spostano metodo della media ha un vantaggio rispetto ad altri modelli di previsione a che non appianare picchi e depressioni o valli in una serie di osservazioni Tuttavia, ha anche diversi svantaggi in particolare questo modello non produce un'equazione reale Pertanto, non è poi così utile come strumento di previsione gamma medio-lungo può affidabile solo essere utilizzato per prevedere uno o due periodi nelle future. The modello a media mobile è un caso particolare della più generale ponderata media mobile Nella media mobile semplice, tutti i pesi sono equal. Since 0 3 Autore Steven R Gould. Fields ereditato da class. MovingAverageModel Costruisce un nuovo movimento periodo medio di previsione model. MovingAverageModel int Costruisce un nuovo modello a media mobile di previsione, utilizzando il period. getForecastType specificato Restituisce un nome di una o due parole di questo tipo di previsione model. init DataSet dataset utilizzato per inizializzare il model. toString media mobile questo dovrebbe essere sovrascritto per fornire una descrizione testuale del modello di previsione attuale, ove possibile, eventuali parametri used. Methods derivati ereditati da class. Constructs un nuovo modello a media mobile di previsione per un valido modello da costruire, si dovrebbe chiamare init e passare in un insieme di dati che contiene una serie di punti dati con la variabile tempo inizializzato per identificare l'indipendente variable. Constructs un nuovo modello a media mobile di previsione, utilizzando il nome dato come indipendente variable. Parameters independentVariable - il nome della variabile indipendente da utilizzare in questo model. Constructs un nuovo movimento modello di previsione media, utilizzando il termine previsto per un modello valido da costruire, si dovrebbe chiamare init e passare in un insieme di dati che contiene una serie di punti dati con la variabile tempo inizializzato per identificare il valore indipendente periodo variable. The viene utilizzato per determinare il numero di osservazioni da utilizzare per il calcolo della media mobile ad esempio, per una media mobile a 50 giorni in cui i punti dati sono osservazioni giornaliere, allora il periodo dovrebbe essere fissato al periodo 50.The è usato anche per determinare la quantità di esercizi futuri, che possono efficacemente essere previsione con una media mobile a 50 giorni , allora non possiamo ragionevolmente - con qualsiasi grado di precisione - prevedere più di 50 giorni oltre l'ultimo periodo per il quale sono disponibili i dati Questo può essere più vantaggioso rispetto a, diciamo un periodo di 10 giorni, dove abbiamo potuto solo ragionevolmente prevedere 10 giorni oltre l'ultimo period. Parameters periodo - il numero di osservazioni da utilizzare per calcolare il movimento average. Constructs un nuovo movimento modello di previsione media, utilizzando il nome dato come variabile indipendente e le period. Parameters specificati independentVariable - il nome della variabile indipendente da usare in questo periodo il modello - il numero di osservazioni da utilizzare per il calcolo della average. Used movimento per inizializzare il modello di media mobile questo metodo deve essere chiamato prima di qualsiasi altro metodo nella classe Dal momento che il modello di media mobile non deriva alcuna equazione per la previsione, questo metodo utilizza il DataSet di ingresso per calcolare i valori di previsione per tutti i valori validi del tempo indipendente variable. Specified da init interfaccia ForecastingModel le sostituzioni init in classe AbstractTimeBasedModel parametri dataSet - un insieme di dati di osservazioni che possono essere utilizzati per inizializzare i parametri di previsione del previsione model. Returns un nome di una o due parole di questo tipo di modello di previsione Tenere questo breve una descrizione più lunga dovrebbero essere attuate nei method. This toString dovrebbe essere ignorato per fornire una descrizione testuale del modello di previsione attuale, per quanto possibile, qualsiasi parametri derivati da used. Specified toString interfaccia ForecastingModel Sostituzioni toString in classe WeightedMovingAverageModel restituisce una rappresentazione di stringa del modello di previsione corrente, e le sue parameters. SIMPLE mOVIMENTO AVERAGE. Problems con l'utilizzo del media mobile semplice come media di previsione tool. The in movimento è il monitoraggio dati reali, ma è sempre in ritardo it. The media mobile non potrà mai raggiungere le vette o valli dei dati effettivi si leviga la data. Doesn t si raccontano molto circa il future. However, questo doesn t rendono il media mobile inutile si solo bisogno di essere a conoscenza della sua problems. SLIDE DESCRIPTION. AUDIO TRANSCRIPTION. So per riassumere, per una media mobile semplice o di una singola media mobile, abbiamo visto alcuni problemi con l'utilizzo della media mobile semplice come strumento di previsione la media mobile è il monitoraggio dei dati reali, ma il suo ritardo sempre dietro la media mobile non potrà mai raggiungere le vette o valli dei dati effettivi si leviga i dati, ed è davvero doesn t ti dice molto circa il futuro, perché è semplicemente la previsione un periodo in anticipo, e la previsione è assunto per rappresentare il miglior valore per il periodo futuro, un periodo in anticipo, ma doesn t dirvi molto oltre che doesn t fare la media mobile semplice inutile, infatti, che si vede semplici medie mobili. Moving Forecasting. Introduction media come si può intuire che stiamo guardando alcuni degli approcci più primitive alle previsioni, ma si spera questi sono almeno un'introduzione utile per alcuni dei problemi informatici relativi all'attuazione previsioni in spreadsheets. In questa linea continueremo avviando all'inizio e iniziare a lavorare con lo spostamento medio forecasts. Moving media previsioni Tutti conoscono con lo spostamento previsioni medie indipendentemente dal fatto che credono di essere tutti gli studenti universitari fanno loro tutto il tempo Pensa ai tuoi punteggi dei test in un corso dove si sta andando di avere quattro prove durante il semestre Let s supporre che hai un 85 sul tuo primo test. What si potrebbe prevedere per il secondo score. What prova pensi che il tuo insegnante di prevedere per il vostro prossimo score. What prova pensi che la tua amici potrebbero prevedere per il vostro prossimo score. What prova pensi che i tuoi genitori potrebbero prevedere per il prossimo test score. Regardless di tutti i blabbing si potrebbe fare ai tuoi amici e genitori, e il vostro insegnante è molto probabile che si aspettano di ottenere qualcosa in area del 85 appena got. Well, che ora ognuno s supporre che, nonostante la vostra auto-promozione per i tuoi amici, ti sopravvalutare se stessi e capire che si può studiare meno per la seconda prova e in modo da ottenere un 73.Now cosa sono tutti di interessati e indifferente che va ad anticipare si otterrà sul terzo test ci sono due molto probabile approcci per loro di sviluppare una stima indipendentemente dal fatto che condivideranno con you. They può dire a se stessi, questo ragazzo è sempre soffia fuma circa le sue intelligenza si sta andando per ottenere un altro 73 se lui s lucky. Maybe i genitori cercano di essere più solidali e dire: Bene, finora si ve acquistasti un 85 e un 73, quindi forse si dovrebbe capire su come ottenere circa un 85 73 2 79 Non so, forse se l'avete fatto meno feste e weren t scuotendo la donnola tutto il luogo e se hai iniziato a fare molto di più lo studio si potrebbe ottenere una maggiore score. Both di queste stime sono in realtà muovendo le previsioni medie. Il primo è utilizzando solo il tuo punteggio più recente di prevedere le prestazioni future Questo si chiama una previsione media mobile usando un periodo di data. The secondo è anche una previsione media mobile ma con due periodi di data. Let s supporre che tutte queste persone busting sulla vostra grande mente hanno sorta di voi incazzato e si decide di fare bene sulla terza prova per le proprie ragioni e di mettere un punteggio più alto di fronte ai vostri alleati si prende il test e il punteggio è in realtà un 89 Tutti, compresi te stesso, è impressed. So ora avete la prova finale del semestre in arrivo e come al solito si sente il bisogno di pungolare tutti a fare le loro previsioni su come si ll fa su l'ultimo test Bene, speriamo che si vede il pattern. Now, si spera si può vedere il modello che credi sia la più accurate. Whistle mentre lavoriamo Ora torniamo alla nostra nuova impresa di pulizie ha iniziato dal sorellastra estraniato chiamato Whistle While We lavoro che avete alcuni dati di vendita del passato rappresentata dalla sezione seguente da un foglio di calcolo per prima presentare i dati per un periodo di tre movimento di entrata media forecast. The per cella C6 dovrebbe be. Now è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C7 C11.Notice come si muove medi durante il più recente dei dati storici ma utilizza esattamente i tre periodi più recenti disponibili per ogni previsione si dovrebbe anche notare che don t veramente bisogno di fare le previsioni per i periodi precedenti al fine di sviluppare la nostra più recente previsione Questo è sicuramente diverso dal modello di livellamento esponenziale io ho incluso Negli ultimi predizioni perché li useremo nella pagina web successiva per misurare la previsione validity. Now voglio presentare i risultati analoghi per un periodo di movimento di entrata media forecast. The per cella C5 due dovrebbe be. Now è possibile copiare questa formula cella verso il basso alle altre cellule C6 C11.Notice come ora vengono utilizzati solo i due più recenti pezzi di dati storici per ogni previsione Ancora una volta ho incluso le previsioni passate a scopo illustrativo e per un uso successivo in previsione validation. Some altre cose che sono di importanza a notice. For un m-periodo in movimento previsione media solo il m valori dei dati più recenti sono usati per fare la previsione non altro è necessary. For un m-periodo in movimento previsione media, quando fare previsioni precedenti, si noti che la prima previsione si verifica in periodo m 1.Both di questi temi sarà molto significativo quando sviluppiamo la nostra code. Developing il Moving Average funzione Ora abbiamo bisogno di sviluppare il codice per la previsione media mobile che può essere utilizzato in modo più flessibile il codice segue Notare che gli ingressi sono per il numero di periodi che si desidera utilizzare nella previsione e la matrice di valori storici è possibile memorizzare in qualsiasi cartella di lavoro si want. Function media mobile storico, NumberOfPeriods singola Dichiarazione e inizializzazione delle variabili ARTICOLO Dim come variante Dim contatore come Integer Dim accumulo As single dim HistoricalSize As Integer. variabili Inizializzazione contatore 1 Accumulo 0. Determinare la dimensione della matrice storica HistoricalSize. For contatore 1 Per NumberOfPeriods. Accumulare il numero appropriato di più recenti precedentemente osservati values. Accumulation accumulazione storica HistoricalSize - NumberOfPeriods codice Counter. MovingAverage accumulo NumberOfPeriods. The saranno spiegati in classe si desidera posizionare la funzione sul foglio in modo che il risultato del calcolo appare dove dovrebbe come il seguente.
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