Técnica de média ponderada em média

Previsão por Técnicas de Suavização Este site é uma parte dos objetos de aprendizado de E-Labs JavaScript para a tomada de decisões. Outro JavaScript nesta série é categorizado em diferentes áreas de aplicações na seção MENU nesta página. Uma série temporal é uma sequência de observações que são ordenadas a tempo. Inerente à coleta de dados obtidos ao longo do tempo é alguma forma de variação aleatória. Existem métodos para reduzir o cancelamento do efeito devido a variação aleatória. As técnicas amplamente utilizadas são o alisamento. Essas técnicas, quando aplicadas corretamente, revelam mais claramente as tendências subjacentes. Digite as séries temporais em ordem de linha em sequência, a partir do canto superior esquerdo e o (s) parâmetro (s), e clique no botão Calcular para obter uma previsão em um período de antecedência. As caixas em branco não estão incluídas nos cálculos, mas os zeros são. Ao inserir seus dados para mover de célula para célula na matriz de dados, use a tecla Tab, sem seta ou digite as chaves. Características das séries temporais, que podem ser reveladas examinando seu gráfico. Com os valores previstos e o comportamento dos resíduos, modelagem de previsão de condições. Médias móveis: as médias médias classificam-se entre as técnicas mais populares para o pré-processamento de séries temporais. Eles são usados ​​para filtrar o ruído branco aleatório dos dados, para tornar as séries temporais mais suaves ou mesmo para enfatizar certos componentes informativos contidos nas séries temporais. Suavização exponencial: Este é um esquema muito popular para produzir uma série de tempo suavizada. Considerando que, nas Médias móveis, as observações passadas são ponderadas de forma igual, Suavização exponencial atribui pesos exponencialmente decrescentes à medida que a observação envelhece. Em outras palavras, as observações recentes recebem relativamente mais peso na previsão do que as observações mais antigas. O Suavizado Exponencial Duplo é melhor nas tendências de manuseio. O Triple Exponential Suavização é melhor no manuseio de tendências da parábola. Uma média móvel ponderada exponencialmente com uma constante de suavização a. Corresponde aproximadamente a uma média móvel simples de comprimento (isto é, período) n, onde a e n estão relacionados por: a 2 (n1) OR n (2 - a) a. Assim, por exemplo, uma média móvel ponderada exponencialmente com uma constante de suavização igual a 0,1 corresponderia aproximadamente a uma média móvel de 19 dias. E uma média móvel simples de 40 dias corresponderia aproximadamente a uma média móvel ponderada exponencialmente com uma constante de suavização igual a 0,04878. Holst Linear Exponential Suavização: Suponha que as séries temporais não sejam sazonais, mas que mostram a tendência de exibição. O método Holts estima tanto o nível atual como a atual tendência. Observe que a média móvel simples é um caso especial do alisamento exponencial, definindo o período da média móvel para a parte inteira de (2-Alpha) Alpha. Para a maioria dos dados de negócios, um parâmetro Alpha menor que 0.40 geralmente é efetivo. No entanto, pode-se realizar uma pesquisa em grade do espaço dos parâmetros, com 0,1 a 0,9, com incrementos de 0,1. Então, o melhor alfa tem o menor erro absoluto médio (erro MA). Como comparar vários métodos de suavização: embora existam indicadores numéricos para avaliar a precisão da técnica de previsão, a abordagem mais ampla é o uso de comparação visual de várias previsões para avaliar sua precisão e escolher entre os vários métodos de previsão. Nesta abordagem, é necessário traçar (usando, por exemplo, Excel), no mesmo gráfico, os valores originais de uma variável de séries temporais e os valores previstos de vários métodos de previsão diferentes, facilitando assim uma comparação visual. Você pode gostar de usar as previsões passadas por Smoothing Techniques JavaScript para obter os valores de previsão passados ​​com base em técnicas de suavização que usam apenas um único parâmetro. Os métodos Holt e Winters usam dois e três parâmetros, respectivamente, portanto, não é uma tarefa fácil selecionar os valores ideais ótimos, ou mesmo próximos, por testes e erros para os parâmetros. O alisamento exponencial único enfatiza a perspectiva de curto alcance, ele define o nível para a última observação e baseia-se na condição de que não há nenhuma tendência. A regressão linear, que se adapta a uma linha de mínimos quadrados aos dados históricos (ou dados históricos transformados), representa o longo alcance, que está condicionado à tendência básica. Holder linear exponencial suavização capta informações sobre a tendência recente. Os parâmetros no modelo Holts são níveis-parâmetro que devem ser diminuídos quando a quantidade de variação de dados é grande e as tendências-parâmetro devem ser aumentadas se a direção da tendência recente for suportada pelos fatores causais. Previsão de curto prazo: observe que cada JavaScript nesta página fornece uma previsão de um passo a frente. Para obter uma previsão de duas etapas. Simplesmente adicione o valor previsto para o final de seus dados da série temporal e clique no mesmo botão Calcular. Você pode repetir este processo por algumas vezes para obter as previsões necessárias a curto prazo. MPR2 - Demanda de previsão Um tipo de previsão que usa associações de causa e efeito para prever e explicar as relações entre variáveis ​​independentes e dependentes. Um exemplo de um modelo causal é um modelo econométrico usado para explicar a demanda por inícios de habitação com base na base do consumidor, taxas de juros, rendimentos pessoais e disponibilidade de terras. CPFR (Planejamento colaborativo, previsão de reabastecimento de amplificação) Um processo de colaboração pelo qual os parceiros comerciais da cadeia de suprimentos podem planejar conjuntamente as principais atividades da cadeia de suprimentos, desde a produção e entrega de matérias-primas até a produção e entrega de produtos finais aos clientes finais. A colaboração engloba o planejamento de negócios, a previsão de vendas e todas as operações necessárias para reabastecer matérias-primas e produtos acabados. História e antecedentes, que surgiram com médias móveis Os analistas técnicos têm usado médias móveis agora há várias décadas. Eles são tão onipresentes em nosso trabalho que a maioria de nós não sabe de onde eles vieram. Os estatísticos classificam as Médias móveis como parte de uma família de ferramentas para ldquoTime Series Analysisrdquo. Outros naquela família são: ANOVA, Média Aritmética, Coeficiente de Correlação, Covariância, Tabela de Diferença, Ajuste de Menos Leitos, Máxima Verossimilhança, Média em Movimento, Periodograma, Teoria da Previsão, Variável Aleatória, Random Walk, Residual, Variance. Você pode ler mais sobre cada uma dessas e suas definições no Wolfram. O desenvolvimento do lquivomoving averagerdquo remonta a 1901, embora o nome tenha sido aplicado posteriormente. Do historiador de matemática Jeff Miller: MOVING AVERAGE. Esta técnica de alisamento de pontos de dados foi utilizada por décadas antes disso, ou qualquer termo geral, entrou em uso. Em 1909, GU Yule (Journal of the Royal Statistical Society, 72, 721-730) descreveu as médias médias de Rich Hooker calculadas em 1901 como médias ldquomoving. rdquo Yule não adotou o termo em seu livro de texto, mas entrou em circulação através de WI Kingrsquos Elementos do Método Estatístico (1912). LdquoMoving averagerdquo referindo-se a um tipo de processo estocástico é uma abreviatura de H. Woldrsquos ldquoprocess de meanagerquick movente (A Study in the Analysis of Stationary Time Series (1938)). Wold descreveu como os casos especiais do processo foram estudados na década de 1920 por Yule (em conexão com as propriedades do método de correlação de diferenças variáveis) e Slutsky John Aldrich. De StatSoft Inc. vem esta descrição de Suavização Exponencial. Que é uma das várias técnicas para ponderar os dados passados ​​de forma diferente: ldquo O alisamento exponencial tornou-se muito popular como um método de previsão para uma grande variedade de dados de séries temporais. Historicamente, o método foi desenvolvido de forma independente por Robert Goodell Brown e Charles Holt. Brown trabalhou para a Marinha dos EUA durante a Segunda Guerra Mundial, onde sua tarefa era projetar um sistema de rastreamento para informações de controle de fogo para calcular a localização dos submarinos. Mais tarde, ele aplicou essa técnica para a previsão de demanda de peças sobressalentes (um problema de controle de estoque). Ele descreveu essas idéias em seu livro de 1959 sobre controle de estoque. A pesquisa Holtrsquos foi patrocinada pelo Office of Naval Research de forma independente, ele desenvolveu modelos de suavização exponencial para processos constantes, processos com tendências lineares e para dados sazonais. Documento Holtrsquos, ldquoForecasting Seasonals and Trends por Medições móveis ponderadas exponencialmente foi publicada em 1957 em O. N.R. Memorando de Pesquisa 52, Carnegie Institute of Technology. Não existe on-line gratuitamente, mas pode ser acessado por aqueles com acesso a recursos de papel acadêmico. Para o nosso conhecimento, P. N. (Pete) Haurlan foi o primeiro a usar o alisamento exponencial para monitorar os preços das ações. Haurlan era um cientista de foguetes que trabalhava para o JPL no início da década de 1960 e, portanto, ele tinha acesso a um computador. Ele não os chamou de uma média média móvel expressiva (EMAs) rdquo, ou os rácios de médias móveis (EWMAs), ldquoexponencialmente ponderadas matematicamente na moda. Em vez disso, ele os chamou de'Trend Valuesrdquo ', e se referiu a eles por suas constantes de suavização. Assim, o que hoje é comumente chamado de EMA de 19 dias, ele chamou um ldquo10 Trendrdquo. Uma vez que sua terminologia foi o original para esse uso no rastreamento de preços das ações, é por isso que continuamos usando essa terminologia em nosso trabalho. Haurlan empregou EMAs na concepção dos sistemas de rastreamento para foguetes, que podem, por exemplo, interceptar um objeto em movimento, como um satélite, um planeta, etc. Se o caminho para o alvo estiver desativado, seria necessário aplicar algum tipo de entrada Para o mecanismo de direção, mas eles não queriam exagere ou subjugam essa entrada e tornam-se instáveis ​​ou não conseguem se transformar. Assim, o tipo certo de suavização de entradas de dados foi útil. Haurlan chamou este ldquoProportional Controlrdquo, o que significa que o mecanismo de direção não tentaria ajustar todo o erro de rastreamento de uma só vez. As EMAs foram mais fáceis de codificar em circuitos analógicos iniciais do que outros tipos de filtros porque eles só precisam de dois pedaços de dados variáveis: o valor de entrada atual (por exemplo, preço, posição, ângulo, etc.) e o valor EMA anterior. A constante de suavização seria hard-wired nos circuitos, então o ldquomemoryrdquo só precisaria acompanhar essas duas variáveis. Uma média móvel simples, por outro lado, requer manter o controle de todos os valores dentro do período de lookback. Assim, um 50-SMA significaria manter o controle de 50 pontos de dados, em seguida, em média. Acelera muito mais poder de processamento. Veja mais sobre EMAs versus médias móveis simples (SMAs) em Exponential Versus Simple. Haurlan fundou o boletim do Trade Levels na década de 1960, deixando JPL para esse trabalho mais lucrativo. Seu boletim de notícias foi um patrocinador do programa de TV Charting The Market na KWHY-TV em Los Angeles, o primeiro programa de televisão da TA, hospedado por Gene Morgan. O trabalho de Haurlan e Morgan foi uma grande parte da inspiração por trás do desenvolvimento de Sherman e Marian McClellanrsquos do McClellan Oscillator e Summation Index, que envolve o alisamento exponencial dos dados do Advance-Decline. Você pode ler um folheto de 1968 chamado Measuring Trend Values ​​publicado pela Haurlan a partir da página 8 do MTA Award Handout. Que preparamos para os participantes na conferência MTA de 2004, onde Sherman e Marian receberam o prêmio MTArsquos Lifetime Achievement Award. Haurlan não lista a origem dessa técnica matemática, mas observa que ela estava em uso na engenharia aeroespacial por muitos anos.