Prognostisering glidande medelvärde modell

Flyttande medelprognos Inledning. Som du kan gissa vi tittar på några av de mest primitiva metoderna för prognoser. Men förhoppningsvis är dessa åtminstone en värdefull introduktion till några av de datorproblem som är relaterade till att implementera prognoser i kalkylblad. I den här vägen fortsätter vi med att börja i början och börja arbeta med Moving Average prognoser. Flyttande medelprognoser. Alla är bekanta med att flytta genomsnittliga prognoser oavsett om de tror att de är. Alla studenter gör dem hela tiden. Tänk på dina testresultat i en kurs där du kommer att ha fyra tester under semestern. Låt oss anta att du fick en 85 på ditt första test. Vad skulle du förutse för ditt andra testresultat Vad tycker du att din lärare skulle förutsäga för nästa testresultat Vad tycker du att dina vänner kan förutsäga för nästa testresultat Vad tror du att dina föräldrar kan förutsäga för nästa testresultat Oavsett om Allt du kan göra med dina vänner och föräldrar, de och din lärare är mycket troliga att vänta dig på att få något i det 85-tal som du just fått. Nåväl, nu kan vi anta att trots din egen marknadsföring till dina vänner överskattar du dig själv och räknar att du kan studera mindre för det andra testet och så får du en 73. Nu är vad alla berörda och oroade kommer att Förutse att du kommer att få ditt tredje test Det finns två mycket troliga metoder för att de ska kunna utveckla en uppskattning oavsett om de kommer att dela den med dig. De kan säga till sig själva: "Denna kille sprider alltid rök om hans smarts. Hes kommer att få ytterligare 73 om han är lycklig. Kanske kommer föräldrarna att försöka vara mer stödjande och säga, quote, hittills har du fått en 85 och en 73, så kanske du ska räkna med att få en (85 73) 2 79. Jag vet inte, kanske om du gjorde mindre fest och werent vaggar väsan överallt och om du började göra mycket mer studerar kan du få en högre poäng. quot Båda dessa uppskattningar flyttade faktiskt genomsnittliga prognoser. Den första använder endast din senaste poäng för att förutse din framtida prestanda. Detta kallas en glidande genomsnittlig prognos med en period av data. Den andra är också en rörlig genomsnittlig prognos men använder två dataperioder. Låt oss anta att alla dessa människor bråkar på ditt stora sinne, har gissat dig och du bestämmer dig för att göra det bra på det tredje testet av dina egna skäl och att lägga en högre poäng framför din quotalliesquot. Du tar testet och din poäng är faktiskt en 89 Alla, inklusive dig själv, är imponerade. Så nu har du det sista testet av terminen som kommer upp och som vanligt känner du behovet av att ge alla till att göra sina förutsägelser om hur du ska göra på det sista testet. Jo, förhoppningsvis ser du mönstret. Nu kan du förhoppningsvis se mönstret. Vilken tror du är den mest exakta whistle medan vi jobbar. Nu återvänder vi till vårt nya rengöringsföretag som startas av din främmande halvsyster som heter Whistle While We Work. Du har några tidigare försäljningsdata som representeras av följande avsnitt från ett kalkylblad. Vi presenterar först data för en treårs glidande medelprognos. Posten för cell C6 ska vara Nu kan du kopiera den här cellformeln ner till de andra cellerna C7 till och med C11. Lägg märke till hur genomsnittet rör sig över de senaste historiska data men använder exakt de tre senaste perioderna som finns tillgängliga för varje förutsägelse. Du bör också märka att vi inte verkligen behöver göra förutsägelser för de senaste perioderna för att utveckla vår senaste förutsägelse. Detta är definitivt annorlunda än exponentiell utjämningsmodell. Ive inkluderade quotpast predictionsquot eftersom vi kommer att använda dem på nästa webbsida för att mäta förutsägelse validitet. Nu vill jag presentera de analoga resultaten för en tvåårs glidande medelprognos. Posten för cell C5 ska vara Nu kan du kopiera den här cellformeln ner till de andra cellerna C6 till och med C11. Lägg märke till hur nu endast de två senaste bitarna av historiska data används för varje förutsägelse. Återigen har jag inkluderat quotpast predictionsquot för illustrativa ändamål och för senare användning vid prognosvalidering. Några andra saker som är viktiga att märka. För en m-period som rör genomsnittlig prognos används endast de senaste datavärdena för att göra förutsägelsen. Inget annat är nödvändigt. För en m-period rörande genomsnittlig prognos, när du gör quotpast predictionsquot, notera att den första förutsägelsen sker i period m 1. Båda dessa problem kommer att vara väldigt signifikanta när vi utvecklar vår kod. Utveckla den rörliga genomsnittsfunktionen. Nu behöver vi utveckla koden för den glidande medelprognosen som kan användas mer flexibelt. Koden följer. Observera att inmatningarna är för antalet perioder du vill använda i prognosen och en rad historiska värden. Du kan lagra den i vilken arbetsbok du vill ha. Funktion MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) Som enkel deklarering och initialisering av variabler Dim-objekt som variant Dim-räknare som integer Dim-ackumulering som Single Dim HistoricalSize som heltal Initialiserande variabler Counter 1 ackumulering 0 Bestämning av storleken på Historisk matris Historisk storlek Historisk. Count för Counter 1 till NumberOfPeriods Ackumulera lämpligt antal senast tidigare observerade värden ackumulering ackumulering historisk (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Koden förklaras i klassen. Du vill placera funktionen i kalkylbladet så att resultatet av beräkningen visas där den ska gälla följande. sourceforge. openforecast. models Klass MovingAverageModel En rörlig genomsnittlig prognosmodell baseras på en konstgjort konstruerad tidsserie där värdet för en given tidsperiod ersätts med medelvärdet av det värdet och värdena för ett antal föregående och efterföljande tidsperioder. Som du kanske har gissat från beskrivningen är den här modellen bäst lämpad för tidsseriedata, dvs data som ändras över tiden. Till exempel visar många diagram över enskilda aktier på aktiemarknaden 20, 50, 100 eller 200 dagars glidande medelvärden som ett sätt att visa trender. Eftersom prognosvärdet för en given period är ett medelvärde av de föregående perioderna, kommer prognosen alltid att ligga kvar efter antingen ökningar eller minskningar i de observerade (beroende) värdena. Om en dataserie till exempel har en noterbar uppåtgående trend så kommer en glidande genomsnittlig prognos generellt att ge en underskattning av värdena för den beroende variabeln. Den glidande genomsnittsmetoden har en fördel jämfört med andra prognosmodeller, eftersom det släpper ut toppar och tråg (eller dalar) i en uppsättning observationer. Det har emellertid också flera nackdelar. I synnerhet producerar denna modell inte en verklig ekvation. Därför är det inte allt som är användbart som ett medium långt prognosverktyg. Det kan endast på ett tillförlitligt sätt användas för att förutse en eller två perioder i framtiden. Den glidande genomsnittsmodellen är ett speciellt fall av det mer generella vägda glidmedlet. I det enkla glidande medlet är alla vikter lika. Sedan: 0.3 Författare: Steven R. Gould Fält ärvda från klassen net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel MovingAverageModel () Konstruerar en ny rörlig genomsnittsprognosmodell. MovingAverageModel (int period) Konstruerar en ny glidande genomsnittsprognosmodell med den angivna perioden. getForecastType () Returnerar ett eller två ordnamn för denna typ av prognosmodell. init (DataSet dataSet) Används för att initiera den glidande medelmodellen. toString () Detta bör överskridas för att ge en textbeskrivning av den aktuella prognosmodellen inklusive, om möjligt, några härledda parametrar som används. Metoder som ärva från klassen net. sourceforge. openforecast. models. WeightedMovingAverageModel MovingAverageModel Konstruerar en ny glidande genomsnittsprognosmodell. För att en giltig modell ska konstrueras, bör du ringa init och passera i en dataset som innehåller en serie datapunkter med tidsvariabeln initialiserad för att identifiera den oberoende variabeln. MovingAverageModel Konstruerar en ny rörlig genomsnittsprognosmodell, med det angivna namnet som den oberoende variabeln. Parametrar: independentVariable - namnet på den oberoende variabel som ska användas i den här modellen. MovingAverageModel Konstruerar en ny glidande genomsnittsprognosmodell med den angivna perioden. För att en giltig modell ska konstrueras, bör du ringa init och passera i en dataset som innehåller en serie datapunkter med tidsvariabeln initialiserad för att identifiera den oberoende variabeln. Periodvärdet används för att bestämma antalet observationer som ska användas för att beräkna det rörliga genomsnittet. Till exempel, för ett 50-dagars glidande medelvärde där datapunkterna är dagliga observationer, bör perioden sättas till 50. Perioden används också för att bestämma hur många framtida perioder som effektivt kan prognostiseras. Med ett 50 dagars glidande medelvärde kan vi inte med rimlighet - med någon noggrannhet - prognostisera mer än 50 dagar bortom den senaste perioden för vilka data finns tillgängliga. Detta kan vara mer fördelaktigt än, säg en 10-dagarsperiod, där vi bara kunde rimligen förutse 10 dagar bortom den senaste perioden. Parametrar: period - antalet observationer som ska användas för att beräkna glidande medelvärdet. MovingAverageModel Konstruerar en ny rörlig genomsnittsprognosmodell med det angivna namnet som den oberoende variabeln och den angivna perioden. Parametrar: independentVariable - namnet på den oberoende variabel som ska användas i den här modellen. period - antalet observationer som ska användas för att beräkna det rörliga genomsnittet. Används för att initiera den glidande medelmodellen. Denna metod måste kallas före någon annan metod i klassen. Eftersom den rörliga genomsnittsmodellen inte härleder någon ekvation för prognoser använder den här metoden DataSet för att beräkna prognosvärden för alla giltiga värden för den oberoende tidsvariabeln. Specificeras av: init i gränssnittet ForecastingModel Overrides: init i klassen AbstractTimeBasedModel Parameters: dataSet - en dataset av observationer som kan användas för att initiera prognosparametrarna för prognosmodellen. getForecastType Returnerar ett eller två ordnamn för denna typ av prognosmodell. Håll det här kort. En längre beskrivning bör genomföras i toString-metoden. Detta bör överskridas för att ge en textbeskrivning av den nuvarande prognosmodellen, inklusive eventuella härledda parametrar, där det är möjligt. Specificeras av: toString i gränssnittet ForecastingModel Overrides: toString i klassen WeightedMovingAverageModel Returns: en strängpresentation av den aktuella prognosmodellen och dess parametrar. En tidsserie är en följd av observationer av en periodisk slumpmässig variabel. Exempel är den månatliga efterfrågan på en produkt, den årliga nybörjaren inskrivning i en avdelning på universitetet och de dagliga flödena i en flod. Tidsserier är viktiga för operationsforskning eftersom de ofta är drivkrafter för beslutsmodeller. En inventeringsmodell kräver uppskattningar av framtida krav, en kursplanering och personalmodell för en universitetsavdelning kräver uppskattningar av framtida studentinflöde och en modell för att ge varningar till befolkningen i ett avrinningsområde kräver uppskattningar av flodflöden för den närmaste framtiden. Tidsserieanalys ger verktyg för att välja en modell som beskriver tidsserierna och använder modellen för att prognostisera framtida händelser. Modellering av tidsserierna är ett statistiskt problem eftersom observerade data används i beräkningsprocedurer för att uppskatta koefficienterna för en antagen modell. Modeller antar att observationer varierar slumpmässigt om ett underliggande medelvärde som är en funktion av tiden. På dessa sidor begränsar vi uppmärksamheten att använda historiska tidsseriedata för att uppskatta en tidsberoende modell. Metoderna är lämpliga för automatisk prognos på kort sikt av ofta använd information där de underliggande orsakerna till tidsvariation inte förändras markant i tid. I praktiken modifieras prognoserna från dessa metoder senare av mänskliga analytiker som innehåller information som inte är tillgänglig från de historiska uppgifterna. Vårt primära syfte i detta avsnitt är att presentera ekvationerna för de fyra prognosmetoderna som används i prognostillägget: glidande medelvärde, exponentiell utjämning, regression och dubbel exponentiell utjämning. Dessa kallas utjämningsmetoder. Metoder som inte beaktas innefattar kvalitativ prognos, multipel regression och autoregressiva metoder (ARIMA). De som är intresserade av mer omfattande täckning bör besöka webbplatsen för prognosprinciper eller läsa en av de många utmärkta böckerna om ämnet. Vi använde bokprognosen. av Makridakis, Wheelwright och McGee, John Wiley ampsons, 1983. För att använda Excel Exempels arbetsbok måste du ha prognostillägget installerat. Välj Relink-kommandot för att upprätta länkarna till tillägget. Den här sidan beskriver modellerna som används för enkla prognoser och notationen som används för analysen. Den enklaste prognostiseringsmetoden är det snabba genomsnittliga prognosen. Metoden är helt enkelt medelvärden av de sista m-observationerna. Det är användbart för tidsserier med ett långsamt byte medelvärde. Denna metod tar hänsyn till hela förflutna i sin prognos, men väger ny erfarenhet tyngre än mindre nyligen. Beräkningarna är enkla eftersom endast beräkningen av föregående period och aktuella data bestämmer den nya uppskattningen. Metoden är användbar för tidsserier med ett långsamt byte medelvärde. Den glidande genomsnittliga metoden svarar inte bra på en tidsserie som ökar eller minskar med tiden. Här ingår en linjär trendperiod i modellen. Regressionsmetoden approximerar modellen genom att konstruera en linjär ekvation som ger de minsta kvadraterna passande till de sista m-observationerna.