Moving Media Previsione In R

Moving Average Introduzione Previsione. Come si può immaginare che stiamo guardando alcuni degli approcci più primitive di previsione. Ma si spera che questi sono almeno un'introduzione utile per alcuni dei problemi informatici relativi all'attuazione previsioni nei fogli di calcolo. In questo filone si continuerà avviando all'inizio e iniziare a lavorare con Moving previsioni medie. Spostamento previsioni medie. Tutti conoscono 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 ad avere quattro prove durante il semestre. Consente di assumere hai un 85 sul vostro primo test. Che cosa prevedere per il secondo punteggio test Cosa pensi che la tua insegnante di prevedere per il prossimo punteggio test Cosa pensi che i tuoi amici potrebbero prevedere per il prossimo punteggio test Cosa pensi che i tuoi genitori potrebbero prevedere per il prossimo punteggio del test Indipendentemente tutto il blabbing si potrebbe fare ai tuoi amici e genitori, e il vostro insegnante è molto probabile che si aspettano di ottenere qualcosa nella zona del 85 che avete appena ottenuto. Bene, ora lascia 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 così si ottiene un 73. Ora, che sono tutti di interessati e indifferente andare a anticipare avrete sulla vostra terza prova ci sono due approcci molto probabili per loro di sviluppare una stima indipendentemente dal fatto che condivideranno con voi. Essi possono dire a se stessi, quotThis ragazzo è sempre soffia il fumo delle sue intelligenza. Hes andando ad ottenere un altro 73 se hes fortuna. Forse i genitori cercano di essere più solidali e dire, quotWell, finora youve acquistasti un 85 e un 73, quindi forse si dovrebbe capire su come ottenere circa una (85 73) 2 79. Non so, forse se l'avete fatto meno festa e werent scodinzolante la donnola tutto il luogo e se hai iniziato a fare molto di più lo studio si potrebbe ottenere una maggiore score. quot Entrambe queste stime sono in realtà in movimento le previsioni medie. Il primo sta usando solo il tuo punteggio più recente di prevedere le prestazioni future. Questo si chiama una previsione media mobile utilizzando uno periodo di dati. Il secondo è anche una previsione media mobile ma utilizzando due periodi di dati. Lascia 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 al vostro quotalliesquot. Si prende il test e il punteggio è in realtà un 89 Tutti, compreso te stesso, è impressionato. Così 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 youll fare l'ultimo test. Beh, speriamo che si vede il motivo. Ora, si spera si può vedere il modello. Quale credi sia la più accurata Whistle mentre lavoriamo. Ora torniamo alla nostra nuova impresa di pulizie ha iniziato dal sorellastra estraniato chiamato Whistle mentre lavoriamo. Hai alcuni dati di vendita del passato rappresentata dalla sezione seguente da un foglio di calcolo. Per prima cosa presentiamo i dati per un periodo di tre movimento previsione media. La voce per cella C6 dovrebbe essere Ora è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C7-C11. Si noti come le mosse 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 noi non 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. Ive ha incluso il predictionsquot quotpast perché li useremo nella pagina web successiva per misurare la previsione di validità. Ora voglio presentare i risultati analoghi per un periodo di movimento previsione media di due. La voce per cella C5 dovrebbe essere Ora è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C6-C11. Notate come ora solo i due più recenti pezzi di dati storici sono utilizzati per ogni previsione. Ancora una volta ho incluso il predictionsquot quotpast a scopo illustrativo e per un uso successivo nella convalida del tempo. Alcune altre cose che sono importanti per notare. Per un periodo di m-movimento previsione media solo il m valori dei dati più recenti sono usati per fare la previsione. Nient'altro è necessario. Per un periodo di m-movimento previsione media, quando si effettua predictionsquot quotpast, si noti che la prima previsione si verifica nel periodo m 1. Entrambi questi aspetti sarà molto significativo quando sviluppiamo il nostro codice. Sviluppare 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. Si noti che gli ingressi sono per il numero di periodi che si desidera utilizzare nella previsione e la matrice dei valori storici. È possibile memorizzare in qualsiasi cartella di lavoro che si desidera. Media mobile Funzione (storici, NumberOfPeriods) As Single Dichiarazione e inizializzazione delle variabili ARTICOLO Dim come variante Dim contatore come Integer Dim accumulo As Single Dim HistoricalSize come numero intero inizializzazione delle variabili contatore 1 Accumulo 0 Determinazione della dimensione della matrice storica HistoricalSize Historical. Count per il contatore 1 Per NumberOfPeriods accumulare il numero appropriato di più recenti valori precedentemente osservati accumulo accumulazione storica (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) media mobile accumulo NumberOfPeriods il codice verrà spiegato in classe. Si desidera posizionare la funzione sul foglio in modo che il risultato del calcolo appare dove dovrebbe come le medie following. Moving in R Al meglio della mia conoscenza, R non dispone di una funzione incorporata per calcolare le medie mobili. Utilizzando la funzione di filtro, tuttavia, siamo in grado di scrivere una breve funzione per medie mobili: Possiamo quindi utilizzare la funzione su tutti i dati: MAV (i dati), o MAV (dati, 11) se si desidera specificare un numero diverso di punti dati quello di default 5 plotting opere come previsto: plot (MAV (dati)). Oltre al numero di punti di dati su cui media, possiamo anche modificare l'argomento lati delle funzioni di filtro: sides2 utilizza entrambi i lati, sides1 utilizza solo valori del passato. Condividi questo: Messaggio di navigazione commento navigazione commento navigationBasic Previsione Previsione si riferisce al processo di utilizzo di procedure statistiche per prevedere i valori futuri di una serie storica basata su tendenze storiche. Per le imprese, essendo in grado indicatore risultati attesi per un dato periodo di tempo è essenziale per la gestione di marketing, la pianificazione, e le finanze. Ad esempio, un'agenzia di pubblicità può voler utilizza le previsioni di vendita per identificare quali mesi futuro potrebbe richiedere un aumento delle spese di marketing. Le aziende possono inoltre utilizzare le previsioni di identificare quali vendite persone hanno incontrato i loro obiettivi attesi per un trimestre fiscale. Ci sono un certo numero di tecniche che possono essere utilizzate per generare previsioni quantitative. Alcuni metodi sono abbastanza semplici, mentre altri sono più robusti e incorporano fattori esogeni. Indipendentemente da ciò che viene utilizzato, il primo passo dovrebbe essere sempre visualizzare i dati utilizzando un grafico lineare. Si vuole considerare come cambia metriche nel corso del tempo, se vi è una tendenza diversa, o se ci sono modelli distinti che sono degni di nota. Ci sono diversi concetti chiave che dovremmo essere consapevoli di quando descrive i dati di serie temporali. Queste caratteristiche vi informerà come abbiamo pre-elaborare i dati e selezionare la tecnica di modellazione appropriata e parametri. Infine, l'obiettivo è quello di semplificare i modelli nei dati storici, eliminando le fonti conosciute di variatiion e rendendo i modelli più coerente in tutta l'intero set di dati. i modelli più semplici in genere portare a previsioni più accurate. Trend: Una tendenza esiste quando vi è un aumento a lungo termine o diminuzione nei dati. Stagionalità: Un modello stagionale si verifica quando una serie temporale è influenzata da fattori stagionali come il periodo dell'anno o il giorno della settimana. Autocorrelazione: Si riferisce alla pheneomena cui valori di Y al tempo t sono influenzati da valori precedenti di Y at-i. Per trovare la struttura dei ritardi corretta e la natura dei valori correlati auto nei dati, utilizzare la funzione di autocorrelazione plot. Stazionaria: Una serie temporale è detto di essere fermo, se non vi è alcuna tendenza sistematica, nessun cambiamento sistematico nella varianza, e se non esistono variazioni strettamente periodiche o stagionalità tecniche di previsione quantitativa sono solitamente basati su analisi reression o tecniche di serie temporali. approcci di regressione esaminare la relazione tra la variabile previsto e altre variabili esplicative che utilizzano dati trasversali. I modelli della serie tempo di utilizzo hitorical that8217s dati sono stati raccolti ad intervalli regolari nel corso del tempo per l'variablle obiettivo di prevedere i valori futuri. Ci isn8217t tempo per coprire la teoria dietro a ciascuno di questi approcci in questo post, in modo I8217ve scelti per coprire i concetti di alto livello e di fornire il codice per l'esecuzione di previsione delle serie temporali in R. Vi consiglio vivamente di understandig la teoria statistica dietro una tecnica prima di eseguire il codice. In primo luogo, possiamo usare la funzione ma nel pacchetto previsioni per eseguire previsioni con il metodo della media mobile. Questa tecnica ha stimato valori futuri al tempo t la media dei valori delle serie temporali entro i periodi di k t. Quando la serie ora è fermo, la media mobile può essere molto efficace come le osservazioni si trovano nelle vicinanze attraverso il tempo. La semplice smooting esponenziale è anche un bene quando i dati non ha alcuna tendenza o modelli stagionali. A differenza di una media mobile, questa tecnica dà maggior peso alle più recenti osservazioni della serie storica. Nel pacchetto previsioni, c'è una funzione di previsione automatico che si svolgerà attraverso possibili modelli e selezionare il modello più appropriato dare i dati. Questo potrebbe essere un modello regressivo automatica del primo oder (AR (1)), un modello ARIMA con i valori giusti per p, d, e q, o qualcos'altro che è più appropriato. Ci si va, un'introduzione non tecnica di base per la previsione. Questo dovrebbe ottenere uno familiarità con i concetti chiave e come eseguire una certa previsione di base nel campo della R Non perdere mai un aggiornamento Iscriviti a R-blogger di ricevere e-mail con gli ultimi messaggi R. (Non vedrete più questo messaggio.)