Liukuva Keskiarvo Reuna Vaikutukset

Minun täytyy laskea liikkuva keskiarvo datasarjan yli, silmukan sisällä silmukan täytyy saada liikkuva keskiarvo N: n 9 päivän aikana. Määritelmä I m laskentaan on 4 sarja 365 arvosta M, jotka ovat itsessään keskimääräisiä arvoja toisesta joukosta data Haluan piirtää keskimäärin tietoni liikkuva keskiarvo yhden tontin. I googled vähän noin liikkuvia keskiarvoja ja conv komento ja löytänyt jotain, jonka yritin toteuttaa minun code. So pohjimmiltaan olen laskea keskiarvo ja tontti se väärässä liukuva keskiarvo otin wts arvo pois mathworks sivuston, joten se on väärä lähde minun ongelmani on, että en ymmärrä, mitä tämä wts on Voiko joku selittää, jos se on jotain tekemistä painoja arvoja, jotka ovat virheellisiä tässä tapauksessa Kaikki arvot on painotettu samaan. Ja jos olen tekemässä tätä täysin väärässä, voisinko saada apua. Minun vilpittömimmät kiitokset. sked 23 syyskuu 14 at 19 05.Käyttämällä conv on erinomainen tapa käytä liikkuvaa keskiarvoa Käyttämässäsi koodissa wts on kuinka paljon y ou painavat jokaista arvoa, kun arvasit, että kyseisen vektorin summa on aina yhtä suuri kuin yksi. Jos haluat painottaa jokaista arvoa tasaisesti ja tehdä koon N liikkuvan suodattimen, niin haluaisit tehdä. Käytettäessä voimassa olevaa argumenttia conv joilla on vähemmän arvoja Ms kuin sinulla on M Käytä samaa, jos et pidä vaikutuksia nolla padding Jos sinulla on signaalinkäsittely työkalupakki voit käyttää cconv jos haluat yrittää pyöreä liukuva keskiarvo Jotain like. You lukea conv ja cconv-dokumentaatiota saadaksesi lisätietoja, jos et ole jo päässyt. Voit käyttää suodatinta löytääksesi juoksevan keskiarvon käyttämättä silmukkaa. Tämä esimerkki etsii 16-elementti-vektorin juoksevan keskiarvon, jossa ikkunan koko on 5,2 sileä osana Curve Fitting Toolbox, joka on käytettävissä useimmissa tapauksissa. yy sileä y sileä tiedot sarakevektorissa y liikuttavan keskimääräisen suodattimen avulla Tulokset palautetaan sarake-vektorissa yy Oletusvälin liikkuva keskiarvo on 5.I m prosessissa luoda forex kaupankäynnin algoritmia ja halusin kokeilla ammoniasi laskettaessa EMA Exponential Moving Medals Tulokset näyttävät olevan oikeita verrattuna laskelmiin, jotka käsittelin, joten uskon, että seuraava menetelmä toimii, mutta halusi vain saada ylimääräisen silmänsä. ei ole mitään. Huomaa, että tämä palauttaa EMA: n viimeisimmälle hinnalle, mutta se ei palauta EMA: n joukkoa, koska se ei ole mitä tarvitsen sovelluksestani. Resurssi on hyvä työkalu oikeaan työhön, mutta tässä se on Käytetään yksinkertaisen silmukan aikaansaamiseksi. Tällainen koodi on vaikeampi lukea ja syyttää. se on hitaampaa, koska paljon ema-koodin tarvitsee vain ajaa kerran. se ei onnistu riittävän suurella ikkunan arvolla johtuen täynnä Python-puhelupino. Dokumentaat ainakin kunkin toiminnon parametrit, esim. Että ikkuna on ikkunan pituus ja tämä asema laskee taaksepäin datan lopusta. Itse asiassa asiat olisivat selkeämpiä, jos asema olisi normaali eteenpäin-indeksi data. Raise poikkeus, kun sinä fi kun parametrilla on virheellinen arvo Returning None ei sen sijaan aiheuta vain hämmentävää poikkeusta myöhemmin. Itse asiassa, jos yritän 600, saan ääretöntä rekursiota, koska sma ei palauta mitään, mikä tekee ema-puhelun sma uudestaan ​​ja uudestaan. Edellinen kohta osoittaa myös, että jos len data - ikkuna 2 ei ole oikea validiteettitarkastus. 1-data - window 2 1 - window 1 ei näytä oikealta minulle Oletan, että haluat data - window 2 - window. The lausunto returnema previousema on outoa paikkaan, koska että pisteessä olet laskenut uuden virtsan Tämä on perusta tapaus rekursiota, ja se on tavallista käsitellä pohja tapauksessa first. My ehdotus ema. vastattu 26 marraskuu 14 at 18 56.Pretty matala tarkastelu. You don t tarvitse kirjoita luokka sille, mitä teet, ja ehdotan, että katsot tätä videota. Luokkasi ei kata tietoja ja käytät sitä vain, jotta tehtävät toimisivat samassa kokonaisuudessa. Luulen, että asiat olisivat helpommin ymmärrettävissä, jos olisit määritä luokan menetelmä, jotta voit nähdä, että olet voittanut t todellakaan luottaa mihin tahansa esimerkki kuitenkin kuitenkin parempi vaihtoehto olisi vain määritellä toimintoja indikaattori moduuli. vastattu 24 marraskuu 14 klo 18 04. Kiitos ehdotuksille olen itse ollut niitä luokan menetelmiä ja keskusteltu edestakaisin välillä jopa käyttää luokan tai vain määrittelevät toiminnot indikaattori moduuli, jonka nyt ChrisC marraskuu 25 14 klo 19 12.Just katseli videota myös hienoja ChrisC marraskuu 25 14 klo 19 43. Your Answer.2017 Stack Exchange, Inc. Aikasarjamenetelmät. Aikasarjamenetelmät ovat tilastollisia tekniikoita, jotka hyödyntävät ajan mittaan kertyneitä historiallisia tietoja. Aikasarjamenetelmät olettavat, että aiemmin tapahtunut tulevaisuus jatkuu tulevaisuudessa. Kuten aika-aikasarjojen mukaan nämä menetelmät liittyvät ennuste vain yhdeksi tekijä - ajaksi Ne sisältävät liikkuvan keskiarvon, eksponenttien tasoituksen ja lineaarisen trendilinjan ja ne ovat yksi suosituimmista menetelmistä lyhyen kantaman ennusteiden joukossa palvelu - ja valmistusyritys s Nämä menetelmät edellyttävät, että tunnistettavat historialliset mallit tai trendit kysynnän ajan myötä toistuvat itsestään. Keskimääräinen siirto. Aikasarjan ennuste voi olla yhtä yksinkertainen kuin nykyisen ajanjakson kysyntä kysynnän ennustamiseksi seuraavan jakson aikana. Tätä kutsutaan joskus naiiviksi tai intuitiivinen ennuste 4 Esimerkiksi jos kysyntä on 100 yksikköä tällä viikolla, ensi viikon s kysyntäennuste on 100 yksikköä, jos kysynnän osoittautuu olevan 90 yksikköä, sen jälkeen seuraavan viikon s kysyntä on 90 yksikköä ja niin edelleen. Tämäntyyppinen Ennustemenetelmässä ei oteta huomioon historiallista kysynnän käyttäytymistä, joka perustuu vain kysyntään kuluvan kauden aikana. Se reagoi suoraan normaaleihin, satunnaisiin kysynnän muutoksiin. Yksinkertainen liukuva keskiarvoinen menetelmä käyttää viime aikoina useita kysyntäarvoja ennusteen kehittämiseen. vaimentaa tai tasoittaa ennustuksen satunnaisia ​​korotuksia ja laskuja, jotka käyttävät vain yhtä ajanjaksoa. Yksinkertainen liikkuva keskiarvo on hyödyllinen kysynnän ennustamiseksi, joka on vakaa ja ei dis kuten trendi tai kausivaihtelu. Keskimääräiset keskiarvot lasketaan tiettyinä ajanjaksoina, kuten kolme kuukautta tai viisi kuukautta, riippuen siitä, kuinka paljon ennustaja haluaa sujuvaa kysyntätietoja. Mitä kauemmin liikkuvaa keskimääräistä jaksoa, pehmeämpi se on yksinkertaisen liikkuvan keskiarvon laskenta yksinkertaisen liikkuvan keskiarvon laskemiseksi. Instant Paper Clip Office Supply Company myy ja toimittaa toimistotarvikkeita yrityksille, kouluille ja virastoille sen varaston 50 kilometrin säteellä. Toimistotarviketoiminta on kilpailukykyinen, ja kyky toimittaa tilauksia nopeasti on tekijä uusien asiakkaiden hankkimisessa ja vanhojen toimihenkilöiden pitämisessä. Toimistot eivät yleensä pidä tilausta, kun ne ovat alhaiset toimituksissa, mutta kun ne loppuvat loppuun Tuloksena ne tarvitsevat tilauksiaan välittömästi. yritys haluaa olla riittävän varma, että kuljettajat ja ajoneuvot ovat valmiita toimittamaan tilauksia viipymättä ja heillä on riittävät varastot varastossa. Siksi päällikkö haluaa pystyä ennustamaan seuraavien kuu - kausien aikana tilausten määrää eli ennakoida toimitusten kysyntää. Toimitusmää - rätietojen päivityksistä johdolle on kertynyt seuraavat tiedot viimeisten 10 kuukauden aikana, joista se haluaa laskea 3 - ja 5 kuukauden liukuva keskiarvo. Oletetaan, että se on lokakuun loppu. Kolmen tai viiden kuukauden liukuva keskiarvo johtuu tyypillisesti seuraavalle kuukaudelle sarjassa, joka tässä tapauksessa on marraskuussa. liukuva keskiarvo lasketaan tilausten kysynnästä edellisen kolmen kuukauden aikana seuraavassa kaavassa. 5 kuukauden liukuva keskiarvo lasketaan kyselyn aikaisemmasta 5 kuukauden kysynnästä. Seuraavat kolme ja viiden kuukauden liikkuvat Kaikkien kysyntätietojen kuukausittaiset ennusteet esitetään seuraavassa taulukossa. Ainoastaan ​​vain viimeisin kuukausittainen kysyntä perustuu ennusteeseen, joka perustuu viimeisen kuukausittaisen kysynnän perusteella. Aikaisempien kuukausien aikaisemmat ennusteet antavat kuitenkin mahdollisuuden verrata e ennuste todellisen kysynnän avulla, kuinka tarkka ennustemenetelmä on - eli kuinka hyvin se on. Kolmen - ja viiden kuukauden keskiarvot. Yllä olevassa taulukossa olevat liukuvat keskimääräiset ennusteet pyrkivät parantamaan todellisen tiedot Tämä tasoitusvaikutus voidaan havaita seuraavassa kuvassa, jossa kolmen kuukauden ja 5 kuukauden keskiarvot on asetettu alkuperäisen datan kuvaajalle. Edellisessä kuvassa oleva viiden kuukauden liukuva keskiarvo tasoittaa suurempia vaihteluita kuin kolmen kuukauden liukuva keskiarvo Kuitenkin kolmen kuukauden keskiarvo kuvaa entistä tarkemmin toimiston toimitusjohtajan käytettävissä olevia viimeisimpiä tietoja. Yleensä pitkän aikavälin liukuva keskiarvoennusteet ovat hitaampia reagoimaan viimeaikaisiin kysynnän muutoksiin kuin käyttäen lyhyemmällä aikavälillä liikkuvia keskiarvoja Lisätietojen jaksaminen heikentää nopeutta, jolla ennuste reagoi Määräävien liikkumisjaksojen määrittäminen liikkuvaan keskimääräiseen ennusteeseen vaatii usein jonkin verran t kokeilu - ja virhekokeet. Liikkuvan keskiarvomenetelmän haittapuoli on se, että se ei reagoinut syihin liittyviin vaihteluihin, kuten sykleihin ja kausivaihteluihin. Muutokset aiheuttavat tekijät jätetään yleensä huomiotta. Se on periaatteessa mekaaninen menetelmä, joka heijastaa historiallisia tietoja johdonmukaisella tavalla. Liikkuvan keskiarvomenetelmän etuna on kuitenkin se, että se on helppokäyttöinen, nopea ja suhteellisen halpa. Yleensä tämä menetelmä voi tarjota hyvän ennusteen lyhyen aikavälin, mutta sitä ei pitäisi työntää liian pitkälle tulevaisuuteen. Painotettu liikkuvan keskiarvon. Liikkuvaa keskimääräistä menetelmää voidaan säätää tarkemmin tietojen heilahteluihin. Painotetussa liukuva keskiarvomenetelmässä painot määritetään viimeisimmille tiedoille seuraavan kaavan mukaan. Esimerkiksi esimerkin 10 taulukossa esitetyt PM-tietopalvelut näyttävät noudattavan kasvavaa lineaarista kehitystä. Yhtiö haluaa laskea lineaarisen trendilinjan nähdäkseen, onko se tarkempi kuin t hän eksponentti tasoittaa ja säätää eksponentiaalisia tasoitusennusteita, jotka on kehitetty esimerkeissä 10 3 ja 10 4. Pienimmän neliösumman laskutoimitukset ovat seuraavat: lineaarinen yhtälö on. Jotta lasketaan ennuste kaudelle 13, anna x 13 lineaariselle trendilinjalle. Seuraava kaavio näyttää lineaarisen trendilinjan verrattuna todellisiin tietoihin. Suuntaviiva näyttää heijastavan tarkasti varsinaisia ​​tietoja, toisin sanoen olla hyvä sovitus - ja se olisi siis hyvä ennuste malli tähän ongelmaan Kuitenkin epäedulliseen suuntaan lineaarinen trendi on se, että se ei sopeudu trendin muutokseen, koska eksponentiaalinen tasoitus ennustetaan menetelmiä se on se Oletetaan, että kaikki tulevat ennusteet noudattavat suoraa linjaa. Tämä rajoittaa tämän menetelmän käyttöä lyhyemmäksi aikaväleksi, jolloin voi olla suhteellisen varmaa, että trendi ei muutu. Easonal Adjustments. A kausivaihtelu on kysynnän toistuva lisääntyminen ja kysynnän väheneminen Useissa kysyntätavaroissa on kausittaista käyttäytymistä Vaatteiden myynti seuraa vuosittain kausiluonteista mallia, kun lämmin vaatteiden kysyntä kasvaa syksyllä ja talvella ja laskee keväällä ja kesällä, kun jäähdytinvaatteiden kysyntä kasvaa. kohteita, kuten leluja, urheilulaitteita, vaatteita, sähkölaitteita, kinkkuja, kalkkunoita, viiniä ja hedelmiä, kasvavat lomakauden aikana Kirjoituskortin kysyntä kasvaa erityisten päivien, kuten Ystävänpäivän ja Äitien päivän aikana. kuukausittain, viikoittain tai päivittäin. Jotkut ravintolat vaativat enemmän iltaa kuin lounaalla tai viikonloppuisin toisin kuin arkisin. Liikenne - siis myynti - ostoskeskuksissa nousee perjantaina ja lauantaina. joka kuvastaa kausivaihteluja aikasarjan ennusteessa Kuvataan yksi yksinkertaisempi menetelmä käyttäen kausittaista tekijää Kausittainen tekijä on numeerinen arvo tha t kerrotaan normaalilla ennusteella kausitasoitetun ennusteen saamiseksi. Yksi menetelmä kausittaisten tekijöiden kysynnän kehittämiseksi on jakaa kunkin kauden ajan kysyntä vuotuisen kysynnän mukaan seuraavan kaavan mukaan. Tuloksena olevat kausittaiset tekijät välillä 0 ja 1 0 ovat todellisuudessa osa jokaisen kauden vuotuisesta kokonaiskysynnästä. Nämä kausittaiset tekijät kerrotaan vuotuisella ennustetulla kysynnällä, jotta saadaan kausittaiset oikaisut ennustettuihin ennusteisiin kultakin kauden tuotannosta. Wishbone Farms kasvattaa kalkkunoita myytäväksi liha - jalostusyritys koko vuoden. Sesonkiajansa on kuitenkin ilmeisesti vuoden viimeisellä neljänneksellä, lokakuusta joulukuuhun. Wishbone Farms on kokenut kalkkunan kysynnän viimeisen kolmen vuoden aikana. Koska meillä on kolmen vuoden kysyntä tietoja, voimme laskea kausittaiset tekijät jakamalla koko neljännesvuosittain kysynnän kolmella vuodella kokonaiskysynnän kaikissa kolmessa vuodessa. Seuraavaksi haluavat moninkertaistaa ennustetun kysynnän seuraavalle vuodelle vuodelle 2000 kunkin kausitekijän mukaan, jotta saataisiin ennustettu kysyntä jokaisella neljänneksellä. Tämän saavuttamiseksi tarvitsemme vuoden 2000 kysyntäennusteen. Tässä tapauksessa taulukon kysyntitiedot näyttävät yleisesti kasvava trendi, laskemme lineaarisen trendilinjan kolmen vuoden tietojen taulukossa saada karkea ennustearvio. Tämän vuoksi ennuste vuodelle 2000 on 58 17 tai 58 170 kalkkunaa. Käyttäen tämän vuotuisen kysynnän ennusteen, Kausitasoitetut ennusteet, SF i, vuodelle 2000, jotka ovat näiden neljännesvuosittaisten ennusteiden mukaiset ja taulukon todelliset kysyntäarvot näyttävät olevan suhteellisen hyviä ennusteita, mikä heijastaa sekä kausivaihteluita että yleistä nousevaa suuntausta.10-12 Kuinka liukuva keskiarvoinen menetelmä on samanlainen kuin eksponentiaalinen tasoitus.10-13 Mitä eksponentiaalisen tasoitusmallin vaikutusta tasoitusvakion nostamiseen on.10-14 Miten säädetty eksponenttinen tasaus eroaa eksponentiaalisesta tasoitus.10-15 Mikä määrää tasausvakion valinnan trendille säädetyllä eksponenttisen tasoitusmallilla.10-16 Aikasarjamenetelmien luvussa esitetyissä tapauksissa lähtöennusteen oletetaan aina olevan sama kuin todellinen kysyntä ensimmäisessä Aikaa ehdottaa muitakin tapoja, joiden mukaan aloitusennuste voidaan johtaa varsinaisessa käytössä.10-17 Kuinka lineaarinen trendiviivan ennustamismalli eroaa ennustemallista lineaarisesta regressiomallista.10-18 Tässä luvussa esitetyistä aikasarjamalleista, mukaan lukien liukuva keskiarvo ja painotettu liukuva keskiarvo, eksponentti tasoitus ja säädetty eksponentiaalinen tasoitus ja lineaarinen trendilinja, mitkä pidätte parhaiten Miksi? 10-19 Mitä etuja säätää eksponentiaalinen tasoittaminen on yli lineaarinen suuntaus linja ennustettu kysyntä, joka osoittaa suuntaus .4 KB Kahn ja JT Mentzer, kuluttaja - ja teollisuusmarkkinoiden ennakointi, yritysennusteiden lehti 14, nro 2 Kesä 1995 21-28.