Ajan Keskitetty Liikkuvan Keskiarvon

Kun lasketaan juokseva liukuva keskiarvo, keskimääräinen keskimääräinen keskimääräinen ajanjakso on järkevä Edellisessä esimerkissä laskimme kolmen ensimmäistä ajanjaksoa keskimäärin ja asetimme sen jakson 3 viereen. Olisimme voineet sijoittaa keskiarvon keskelle ajanjakso on kolme jaksoa, toisin sanoen jakson 2 vieressä. Tämä toimii hyvin parittomilla aikajaksoilla, mutta ei niin hyvää parillisille ajoille. Joten mihin sijoittaisimme ensimmäisen liikkuvan keskiarvon, kun M 4 teknisesti Moving Average laski t 2,5, 3,5. Tämän ongelman välttämiseksi tasoitamme MA: t käyttäen M: ta. Siten tasoitetaan tasoitetut arvot Jos meillä on keskimäärin parillinen määrä termejä, täytyy tasata tasoitetut arvot Seuraavassa taulukossa esitetään tulokset käyttämällä M 4.Davidia, Yes, MapReduce on joiden tarkoitus on toimia suurella määrällä tietoja. Ja ajatus on, että yleensä kartta ja vähentää toimintoja ei pitäisi hoitaa, kuinka moni karttaajat tai kuinka monta vähennysventtiilillä on, se on vain optimointia. Jos ajattelet tarkasti algoritmia, jonka lähetin, näet, että se ei ole väliä, mitä kartoittaja saa mitä osia tietoja. Jokainen tallennustiedosto on käytettävissä jokaiselle sen tarvitsemiin vähennysoperaatioihin. parhaiten ymmärrykseni liikkuva keskiarvo ei ole hienosti karttoja MapReducen paradigmaan, koska sen laskenta on olennaisesti liukuvaa ikkunaa lajitelluista tiedoista, kun taas MR käsittelee lajittelemattomien tietojen ei-intersektoituja alueita. Ratkaisu, jonka näen, on seuraavanlainen: a) Sovita mukautettu osiointi, jotta voit tehdä kahta eri osioa kahdessa käynnissä. Jokaisella aikavälillä vähennysventtiilisi saavat erilaiset datasarjat ja laskee liikkuvan keskiarvon, jos tarkoituksellisesti yritän havainnollistaa: Ensimmäisen aikavälin tiedot vähennysventtiilien osalta tulisi olla: R1: Q1, Q2, Q3, Q4 R2: Q5, Q6, Q7, Q8 . tässä voit cacluate liikkuvan keskiarvon joidenkin Qs. Seuraavana ajanjaksona vähennysventtiilisi pitäisi saada tietoja, kuten: R1: Q1. Q6 R2: Q6. Q10 R3: Q10..Q14 Ja sekoittele loput liikkuvista keskiarvoista. Sitten sinun täytyy kerätä tuloksia. Idea mukautetusta osioinnista, että sillä on kaksi toimintatapaa - joka kerta jakautuu samansuuruisiin alueisiin mutta jossain määrin siirtymällä. Pseudokoodissa se näyttää tältä. osio (keySHIFT) (MAXKEYnumOfPartitions) jossa SHIFT otetaan konfiguraatiosta. MAXKEY avaimen suurin arvo. Oletan yksinkertaisuuden vuoksi, että ne alkavat nollalla. RecordReader, IMHO ei ole ratkaisu, koska se on rajattu tiettyyn jakautumiseen eikä se voi liukua rajojen yli. Toinen ratkaisu olisi toteuttaa halutun tulodatan mukautettu logiikka (se on osa InputFormattia). Sitä voidaan tehdä tekemällä 2 erilaista diasta, jotka ovat samanlaisia ​​kuin osiointi. vastasi 17.9. 12 klo 8:59. Yksinkertaisin lähestymistapa olisi ottaa huomioon tammi-maaliskuun keskiarvo ja käyttää sitä arvioimaan huhtikuun 8217 myynnin: (129 134 122) 3 128.333 Näin ollen tammi-maaliskuun myynnin perusteella ennustat, että myynti huhtikuussa on 128 333. Kun huhtikuun 8217 todellinen myynti tulee, voit laskea ennuste toukokuulle, tällä kertaa helmikuusta huhtikuuhun. Sinun on oltava yhdenmukainen keskimääräisen ennustamisen liikkumiseen käytettyjen kausien määrän kanssa. Liikkuvaa keskimääräistä ennustetta käyttävien kausien määrä on mielivaltainen, joten voit käyttää vain kahta jaksoa tai viisi tai kuusi jaksoa, mitä haluat tuottaa ennusteesi. Yllä oleva lähestymistapa on yksinkertainen liukuva keskiarvo. Joskus, viime kuukausina8217 myynti voi olla voimakkaampia tulevana kuukausina8217 myynnissä, joten haluat antaa lähimmille kuukausille enemmän painoa arvioidussa mallissasi. Tämä on painotettu liukuva keskiarvo. Ja samoin kuin ajanjaksojen määrä, määrätyt painot ovat puhtaasti mielivaltaisia. Let8217s sanovat, että halusit antaa maaliskuussa myynti 50 paino, helmikuu8217s 30 paino ja tammikuu 8217s 20. Sitten ennuste huhtikuussa on 127000 (122,50) (134,30) (129,20) 127. Keskimääräisten siirrettävien menetelmien rajoitukset Keskimääräisten muuttujien katsotaan olevan 8220smoothing8221-ennustetekniikkaa. Koska olet keskimäärin ajan mittaan, pehmentää (tai tasoittaa) epäsäännöllisten tapahtumien vaikutuksia tietoihin. Tämän seurauksena kausivaihteluiden, liiketoimintajaksojen ja muiden satunnaisten tapahtumien vaikutukset voivat merkittävästi lisätä ennakoivaa virheta. Tutustu koko vuoden 8217 datan arvoihin ja vertaile 3-portaista liikkuvaa keskiarvoa ja 5-vuotista liikkuvaa keskimäärää: Huomaa, että tässä tapauksessa en ole esittänyt ennusteita vaan keskittynyt liukuvat keskiarvot. Ensimmäinen kolmen kuukauden liukuva keskiarvo on helmikuussa ja se on tammikuun, helmikuun ja maaliskuun keskiarvo. Tein samanlaisen myös 5 kuukauden keskiarvona. Katsokaa nyt seuraavaa kaavaa: Mitä näet Ei ole kolmen kuukauden liukuva keskiarvo sarja paljon sileämpi kuin todellinen myynti-sarja Ja miten viiden kuukauden liukuva keskiarvo It8217s vielä tasaisempi. Niinpä sitä, kuinka kauemmin käytät liikkuvaa keskimäärääsi, sitä sujuvammat aikasarjat. Näin ollen ennusteiden mukaan yksinkertainen liukuva keskiarvo ei ehkä ole tarkin menetelmä. Keskimääräisten menetelmien siirtyminen osoittautuu varsin arvokkaaksi, kun aikakauden kausittaiset, epäsäännölliset ja sykliset komponentit yritetään purkaa edistyksellisimpiä ennusteita, kuten regressiota ja ARIMAa varten, ja liikkuvien keskiarvojen käyttäminen aikasarjojen hajotessa käsitellään myöhemmin sarjassa. Siirrettävän keskimääräisen mallin tarkkuuden määrittäminen Yleensä haluat ennustamismenetelmän, jolla on pienin virhe todellisten ja ennustettujen tulosten välillä. Yksi yleisimmistä arvioitu tarkkuus on keskimääräinen absoluuttinen poikkeama (MAD). Tässä lähestymistavassa kunkin aikajakson jaksolle, jolle olet luonut ennuste, otat absoluuttisen arvon kyseisen ajanjakson8217 todellisten ja ennustettujen arvojen välillä (poikkeama). Sitten keskität nämä absoluuttiset poikkeamat ja saat MAD: n mittauksen. MAD voi olla hyödyllistä päättää keskimääräisten jaksoiden lukumäärän tai painojesi määrästä jokaisella jaksolla. Yleensä valitset sen, joka johtaa matalin MAD-arvoon. Here8217s on esimerkki siitä, kuinka MAD lasketaan: MAD on yksinkertaisesti keskimäärin 8, 1 ja 3. Liikkuvat keskiarvot: Recap Kun käytät ennusteiden liukuvia keskiarvoja, muista: Keskimääräisten siirtojen voi olla yksinkertainen tai painotettu. keskiarvo ja kullekin painot, jotka olet määrittänyt kumpaankin, ovat ehdottomasti mielivaltaisia. Siirtyvät keskiarvot tasaavat epäsäännöllisiä kuvioita aikasarjatiedoissa. Mitä suurempi on kunkin datapisteen ajanjakso, sitä suurempi tasoitusvaikutus. viimeksi viime kuukausina8217: n myynti voi aiheuttaa suuria poikkeamia tietojen kausivaihteluista, suhdanteista ja epäsäännöllisistä kuvioista ja liukuvan keskiarvomenetelmän tasoituskyky voi olla hyödyllinen aikasarjojen hajoamisessa kehittyneemmistä ennusteista. Seuraava viikko: eksponentiaalinen tasoittaminen ensi viikolla8217s ennuste perjantaina. keskustelemme eksponenttien tasoittamismenetelmistä, ja näet, että ne voivat olla paljon ylivoimaisia ​​liikkuvaa keskimääräistä ennustusmenetelmää. Vielä Don8217t tiedä miksi ennusteemme perjantai-viestejä ilmestyy torstaina Lisätietoja: tinyurl26cm6ma Tykkää: Post navigation Jätä vastaus Peruuta vastaus Minulla oli 2 kysymystä: 1) Voitteko käyttää keskitetty MA lähestymistapaa ennustaa tai vain kausiluonteisuuden poistamiseksi 2) Kun käytät yksinkertaista t (t-1t-2t-k) k MA: ta ennakoimaan yhtä jaksoa, onko mahdollista ennustaa yli 1 jakso eteenpäin Oletan, että ennusteesi olisi yksi pisteistä syötettäessä seuraavaan. Kiitos. Rakasta infoa ja selityksiäsi I8217m iloinen, että pidät blogista I8217m varma, että useat analyytikot ovat käyttäneet keskitettyä MA-lähestymistapaa ennakointiin, mutta henkilökohtaisesti en, koska tämä lähestymistapa johtaa havaintojen menetykseen molemmissa päissä. Tämä itse asiassa sitoo toiseen kysymykseesi. Yleensä yksinkertaista MA: ää käytetään ennakoimaan vain yhtä ajanjaksoa, mutta monet analyytikot 8211 ja minäkin joskus 8211 käyttävät yhtäjaksoista ennustettani yhdeksi tulevan toisen jakson panoksista. It8217s on tärkeää muistaa, että entistä tulevaisuuden yrität ennustaa, sitä suurempi riski ennustevirheestä. Tästä syystä en suosittele keskitettyä MA: ta ennustamiselle 8211 havaintojen menetyksen lopussa tarkoittaa, että täytyy luottaa ennusteisiin kadonneista havainnoista sekä aika-ajoista, joten on todennäköisempää ennustevirhe. Lukijat: sinua pyydetään punnitsemaan tätä. Onko sinulla ajatuksia tai ehdotuksia tästä Brianista, kiitos kommenteista ja onnittelumme blogista Nice-aloitteesta ja hienosta selityksestä. It8217 on todella hyödyllinen. Ennakoiduille asiakkaille, jotka eivät anna ennusteita, suunnitellaan painettuja piirilevyjä. Olen käyttänyt liikkuvaa keskiarvoa, mutta se ei ole kovin tarkka, sillä teollisuus voi nousta ylös ja alas. Me näemme keskellä kesää vuoden loppuun, että lähetys pcb8217s on ylös. Sitten näemme alkuvuodesta hidastuvan. Kuinka voin tarkentaa tietoni Katrina, siitä, mitä kerroit minulle, näyttää siltä, ​​että piirilevyjen myynti on kausittainen. Käsittelen kausivaihtelua joissakin muissa ennusteperunaehdokkaissa. Toinen lähestymistapa, jota voit käyttää, on melko helppoa, on Holt-Winters-algoritmi, jossa otetaan huomioon kausiluonteisuus. Löydät sen hyvän selityksen täältä. Muista selvittää, ovatko kausivaihtasi kertolasit tai lisäaineet, koska algoritmi on hieman erilainen kullekin. Jos piirustat kuukausittaiset tiedot muutamasta vuodesta ja huomaat, että vuodenaikojen kausivaihtelut näyttävät jatkuvan vuosittain jatkuvasti, kausivaihtelu on lisäarvoa, jos kausivaihtelut näyttävät lisääntyvän ajan myötä, kausivaihtelu on kerrannaisvaikutuksia. Useimmat kausittaiset aikasarjat ovat moninkertaisia. Jos olet epävarma, oletetaan lisääntyvän. Onnea Hi there, Näiden menetelmien välillä:. Nave Forecasting. Päivitetään keskiarvo. Keskimääräinen pituus k. Joko painotettu keskimääräinen pituus keskimäärin k TAI Eksponentti-tasoitus Mikä näistä päivitysmalleista suosittelette minua ennustamaan tietoja Mielestäni ajattelen Moving Averagea. Mutta en osaa tehdä selkeää ja jäsenneltyä. Se riippuu todellisuudessa tiedostosi määrästä ja laadusta sekä ennustejohtavuudesta (pitkä, keskipitkä tai lyhytaikainen). 6.2 Keskiarvojen siirtäminen ma 40: ssä, tilaus 5 41 Tämän taulukon toisessa sarakkeessa esitetään järjestyksen 5 liukuva keskiarvo, joka antaa arvion trendikehityksestä. Ensimmäinen arvo tässä sarakkeessa on viiden ensimmäisen havainnon keskiarvo (1989-1993). Toinen arvo 5-MA-sarakkeessa on arvojen keskiarvo vuosilta 1990-1994 ja niin edelleen. Jokainen 5-MA-sarakkeen arvo on keskimääräinen havaintojen keskiarvo viiden vuoden ajanjaksolla, joka on keskitetty vastaavaan vuoteen. Kahden ensimmäisen vuoden tai kahden viime vuoden aikana ei ole arvoja, koska meillä ei ole kahta huomautusta kummallakin puolella. Edellä olevassa kaavassa sarakkeessa 5-MA sisältää hatun arvot k2: lla. Nähdäksesi, mitä trendisuhteen arvio näyttää, piirrämme sen yhdessä kuvien 6.7 alkuperäisten tietojen kanssa. tontti 40 elecsales, main quotSidellinen sähkönmyyntikilpailu, ylab quotGWhquot. Huomaa, kuinka trendi (punainen) on sujuvampi kuin alkuperäiset tiedot ja ottaa huomioon aikasarjojen pääliikkeet ilman pieniä vaihteluita. Liikkuva keskimääräinen menetelmä ei salli T: n estimaattia, jossa t on lähellä sarjan päitä, joten punainen viiva ei ulotu kaavion reunaan kummallakin puolella. Myöhemmin käytämme kehittyneempiä trendisuunnittelumenetelmiä, jotka mahdollistavat estimaatit lähellä loppupisteitä. Liikkuvan keskiarvon järjestys määrittää trendisuhteen arvioinnin tasaisuuden. Yleensä suurempi järjestys tarkoittaa sujuvampaa käyrää. Seuraavassa kuvassa näkyy liikkuvan keskiarvon muutoksen vaikutus asuntojen sähkönmyyntitietoihin. Tällaiset yksinkertaiset liukuvat keskiarvot ovat yleensä outoa (esim. 3, 5, 7 jne.). Näin ollen ne ovat symmetrisiä: järjestyksessä mrdk1: n liukuva keskiarvo on aikaisempia havaintoja, myöhemmät havainnot ja keskitarkkailu jotka on keskiarvo. Mutta jos m oli tasainen, se ei enää olisi symmetrinen. Liukuvien keskiarvojen liukuvien keskiarvojen siirtäminen Liikkuvaa keskiarvoa voidaan siirtää liikkuvalle keskiarvolle. Yksi syy tähän on tehdä tasalaatuisesta liikkuva keskiarvo symmetrisestä. Voimme esimerkiksi siirtää keskimäärin järjestyksen 4 ja soveltaa sitten toiseen liukuva keskiarvo järjestykseen 2 tuloksiin. Taulukossa 6.2 tämä on tehty ensimmäisten vuosien ajan Australian neljännesvuosittaisten oluen tuotantoa koskevien tietojen osalta. beer2 lt - ikkuna 40 ausbeer, alku 1992 41 ma4 ltma 40 olut2, järjestys 4. keskipiste FALSE 41 ma2x4 ltma 40 olut2, tila 4. keskitaso TRUE 41 Merkintä 2 kertaa4-MA viimeisellä sarakkeella tarkoittaa 4-MA jota seuraa 2-MA. Viimeisen sarakkeen arvot saadaan käyttämällä edellisen sarakkeen arvojen liikkuvaa keskiarvoa 2. Esimerkiksi 4-MA-sarakkeen ensimmäiset kaksi arvoa ovat 451,2 (443410420532) 4 ja 448,8 (410420532433) 4. Ensimmäinen arvo 2times4-MA-sarakkeessa on näiden kahden keskiarvo: 450,0 (451,2448,8) 2. Kun 2-MA seuraa tasaisen järjestyksen (kuten 4) liikkuvaa keskiarvoa, sitä kutsutaan keskitetyksi keskimääräiseksi järjestysnumeroksi 4. Tämä johtuu siitä, että tulokset ovat nyt symmetrisiä. Nähdäksesi, että näin on, voimme kirjoittaa 2times4-MA: n seuraavasti: Aloita hat amp frac Bigfrac (y y y y) frac (y y y y) Suuri amp frac y frac14y frac14y frac14y frac18y. loppu Se on nyt havaintojen painotettu keskiarvo, mutta se on symmetrinen. Myös liikkuvien keskiarvojen muut yhdistelmät ovat mahdollisia. Esimerkiksi 3 x 3-MA: ta käytetään usein ja se koostuu järjestyksen 3 liikkuvasta keskiarvosta, jota seuraa toinen liukuva keskimääräinen järjestysnumero 3. Yleisesti tasaisen tilauksen MA jälkeen tulisi noudattaa tasaista MA: ta, jotta se olisi symmetrinen. Samoin pariton tilaus MA: n tulisi seurata pariton tilaus MA. Suhdesyklin arvio kausitietojen avulla Keskitetyn liikkuvan keskiarvon yleisin käyttö on arvioida trendijakso kausittaisista tiedoista. Harkitse 2times4-MA: hattu frac y frac14y frac14y frac14y frac18y. Vuosittain neljännesvuosittain annetuilla tiedoilla on sama paino kuin ensimmäiset ja viimeiset ehdot koskevat samana vuosineljänneksi peräkkäisinä vuosina. Tämän seurauksena kausivaihtelu lasketaan keskimäärin ja tuloksena saadut h-arvon arvot ovat vähäiset tai ei kausivaihtelua jäljellä. Samankaltainen vaikutus saataisiin käyttämällä 2-kertaista 8-MA: ta tai 2 x 12-MA: ta. Yleensä 2-kertainen m-MA vastaa painotettua keskimääräistä keskimääräistä järjestystä m1 kaikkien havaintojen ollessa painoltaan 1 m lukuun ottamatta ensimmäisiä ja viimeisiä termejä, jotka ottavat painot 1 (2 m). Joten jos kausittainen ajanjakso on tasainen ja tilaus m, käytä 2-kertaista m-MA: ta trendisuhteen arvioimiseen. Jos kausi-aika on outoa ja tilaus m, käytä m-MA: ta trendisuhteen arvioimiseen. Erityisesti kahden kerran 12-MA: ta voidaan käyttää kuukausittaisten tietojen trendikierroksen arvioimiseen ja 7-MA: n avulla voidaan arvioida päivittäisten tietojen trendikierros. Muut vaihtoehdot MA: n järjestyksessä johtavat tavallisesti siihen, että trendisyklitiedot estävät tietojen kausivaihtelun. Esimerkki 6.2 Sähkölaitteiden valmistus Kuva 6.9 esittää sähkölaitteiden tilausindeksiin 2 x 12 mA. Huomaa, että sileä viiva ei näytä kausivaihtelua, se on lähes sama kuin kuvassa 6.2 esitetyn kehityssyklin, jota arvioitiin käyttämällä paljon kehittyneempää menetelmää kuin keskimääräiset liikkeet. Kaikki muut vaihtoehdon liukuvan keskiarvon järjestyksessä (paitsi 24, 36 jne.) Olisi johtanut sujuvaan linjaan, joka osoittaa kausivaihteluita. tontti 40 elecequip, ylab quotNew orders indexquot. col quotgrayquot, main quotElectrical equipment manufacturing (euroalue) quot 41 lines 40 ma 40 elecequip, order 12 41. col quotedquot 41 Painotetut liukuva keskiarvot Liikkuvien keskiarvojen yhdistelmät aiheuttavat painotetut liukuvat keskiarvot. Esimerkiksi edellä käsitelty 2x4-MA vastaa painotettua 5-MA: ta, jonka painot ovat frac, frac, frac, frac, frac. Yleensä painotettu m-MA voidaan kirjoittaa hat t sum k aj, jossa k (m-1) 2 ja painot annetaan a, pisteillä, ak. On tärkeää, että painot kaikki summa yhteen ja että ne ovat symmetrisiä niin, että aj a. Yksinkertainen m-MA on erityinen tapaus, jossa kaikki painot ovat yhtä kuin 1 m. Painotettujen liikkuvien keskiarvojen suurin etu on se, että ne antavat tasaisemman estimaatin trendikehityksestä. Sen sijaan, että havainnot tulisivat sisään ja lähtevät laskelmasta täydellä painolla, niiden painot kasvoivat hitaasti ja pienenivät sitten hitaasti ja tuloksena saatiin tasaisempi käyrä. Joitakin tiettyjä sarjoja painoja käytetään laajalti. Osa näistä on esitetty taulukossa 6.3.