기술 매끄러움에 의한 예측. 이 사이트는 의사 결정을위한 JavaScript E-labs 학습 객체의 일부입니다. 이 시리즈의 다른 JavaScript는이 페이지의 MENU 섹션에있는 여러 응용 분야로 분류됩니다. 시계열은 다음과 같은 일련의 관찰입니다. 시간이 지남에 따라 수집 된 데이터의 수집은 시간의 흐름에 따라 일정한 형태로 발생합니다. 무작위적인 변화로 인한 영향을 줄이기위한 방법이 있습니다. 널리 사용되는 기술이 원활합니다. 적절하게 적용될 때 이러한 기법이 기본 추세를 더 분명하게 나타냅니다. 왼쪽 위 모퉁이에서 시작하여 순차적으로 시계열을 입력하고 매개 변수 s를 입력 한 다음 계산 버튼을 클릭하여 일회성 예측을 얻습니다. 빈 상자는 계산에 포함되지 않지만 0은 있습니다. 데이터 매트릭스에있는 셀에서 셀로 이동하기 위해 데이터를 입력 할 때는 Tab 키를 누르지 말고 화살표 키를 사용하십시오. examini에 의해 표시 될 수있는 시계열의 특징 그래프를 예측 된 값 및 잔차 거동, 조건 예측 모델링과 비교합니다. 이동 평균 이동 평균은 시간 계열 전처리에서 가장 많이 사용되는 기법 중 하나입니다. 데이터에서 임의의 백색 잡음을 필터링하여 시계열을 만드는 데 사용됩니다 더 부드럽게 또는 심지어 시계열에 포함 된 특정 정보 구성 요소를 강조하기 위해 사용됩니다. 지수 평활화 평활화 된 시간 계열을 생성하는 데 매우 일반적으로 사용되는 구성표입니다. 과거 평균 관측치가 균등하게 가중치가 적용되는 경우 지수 평활화는 관측치가 커질수록 지수가 감소하는 가중치를 지정합니다. 즉, 최근 관측치는 이전 관측치보다 예측에서 상대적으로 더 많은 가중치가 부여됩니다. 이중 지수 평활화는 추세를 처리하는 데 더 좋습니다. 삼각 지수 스무딩은 포물선 추세를 처리 할 때 더 낫습니다. 평활 상수 a를 갖는 지수 가중 이동 평균은 대략 간단합니다 길이의 이동 평균 즉 기간 n, 여기서 a와 n은 서로 관련이 있습니다. a 2 n 1 OR n 2 - a a. 따라서 예를 들어 평활화 상수가 0 1 인 지수 가중 이동 평균은 대략 19 일 이동 평균에 해당합니다. 그리고 40 일 단순 이동 평균은 기하 급수적으로 이동 평균에 대략적으로 일치 할 것이며 평활 상수는 0 04878입니다. 선형 선형 지수 스무딩 시계열은 계절적이지는 않지만 표시하지 않습니다. 경향 홀트의 방법은 현재 레벨 및 현재 경향에 따라 달라집니다. 단순 이동 평균은 이동 평균 기간을 2 알파 알파의 정수 부분으로 설정하여 지수 평활화의 특별한 경우입니다. 대부분의 비즈니스 데이터에서 0보다 작은 알파 매개 변수는 자주 그러나 0 1에서 0 9까지, 0 1의 증분으로 매개 변수 공간의 격자 검색을 수행 할 수 있습니다. 그런 다음 최상의 알파는 평균 절대 오류 MA 오류가 가장 적습니다. 여러 가지 평활화 방법을 비교하는 방법 예측 기법의 정확성을 평가하기위한 수치 지표입니다. 가장 널리 사용되는 방법은 여러 예측의 시각적 비교를 사용하여 정확성을 평가하고 다양한 예측 방법 중에서 선택하는 것입니다. 이 접근법에서는 같은 그래프 시계열 변수의 원래 값 및 여러 가지 다른 예측 방법의 예상 값을 비교하여 시각적 비교를 용이하게합니다. 단일 매개 변수 만 사용하는 스무딩 기술을 기반으로 과거 예측 값을 얻으려면 과거 예상 기법을 사용하십시오. Holt 및 Winters 방법은 각각 두 개 및 세 개의 매개 변수를 사용하므로 매개 변수에 대한 시행 착오를 통해 최적의 값 또는 거의 최적의 값을 선택하는 것은 쉬운 작업이 아닙니다. 단일 지수 평활화는 단거리 투시를 강조합니다. 레벨을 마지막 관측 값으로 설정하고 트렌드가 없다는 조건에 기반합니다. 선형 회귀 이온은 히스토리 데이터 또는 변환 된 히스토리 데이터에 최소 제곱 선을 맞추고, 기본 트렌드를 조건으로하는 장거리를 나타냅니다. 홀트의 선형 지수 스무딩은 최근 추세에 대한 정보를 캡처합니다. 홀트 모델의 매개 변수는 다음과 같은 레벨 매개 변수입니다. 데이터 편차가 커지면 줄여야하며 트렌드 - 최근 트렌드 방향이 요인에 의해 뒷받침되는 경우 매개 변수를 늘려야합니다. 단기 예측이 페이지의 모든 JavaScript는 한 단계 앞선 것으로 나타났습니다 예측 2 단계 진행 예측을 얻으려면 단순히 예측 된 값을 시계열 데이터 끝에 추가 한 다음 동일한 계산 단추를 클릭하십시오. 필요한 단기 예측을 얻기 위해이 프로세스를 몇 번 반복 할 수 있습니다 . 평균 및 지수 평활화 모델 이동. 평균 모델, 무작위 걸음 모델 및 선형 경향 모델을 벗어나는 첫 번째 단계로서, 비 계절적 패턴 및 경향을 외삽 할 수 있습니다. 이동 평균 또는 평활 모델 사용 평균화 및 평활화 모델의 기본 가정은 시계열이 천천히 변하는 평균으로 국부적으로 고정된다는 것입니다. 따라서 평균의 현재 값을 추정하기 위해 이동하는 지역 평균을 취한 다음이를 다음과 같이 사용합니다. 가까운 장래에 대한 예측 평균 모델과 드리프트없는 무작위 모델 간의 절충으로 간주 될 수 있습니다. 동일한 전략을 사용하여 로컬 경향을 추정하고 추정 할 수 있습니다. 이동 평균은 종종 평활화 된 버전이라고도합니다 단기 평균은 원래 시리즈의 범프를 부드럽게하는 효과가 있기 때문에 원본 시리즈의 평균값의 성능 사이의 최적의 균형을 맞추기를 원할 수 있습니다. 이동 평균의 너비를 부드럽게하는 정도를 조정함으로써 평균의 성능 무작위 걸음 모델 단순한 평균화 모델은 단순한 가중 이동 평균입니다. 시간 t에서의 Y 값은 시간 t에서 예측되며 단순한 같음 가장 최근의 m 관측치의 평균. 여기 그리고 다른 곳에서 주어진 모델에 의해 가능한 가장 빠른 이전 날짜에 만들어진 시계열 Y의 예측을 나타 내기 위해 기호 Y-hat을 사용할 것입니다. 이 평균은 t-1 2에 집중되어 있습니다. 지역 평균은 국부 평균의 실제 값보다 약 m 2주기 늦어지는 경향이있다. 따라서 단순 이동 평균의 데이터의 평균 연령은 예측이 계산되는 기간에 비해 m 2이다 이것은 예측이 데이터의 전환점보다 뒤쳐지는 경향이있는 시간입니다. 예를 들어, 마지막 5 개의 값을 평균 할 경우 예측은 전환점에 응답하는 데 약 3 기간 늦을 것입니다. m 1, 단순 이동 평균 SMA 모델은 성장없는 무작위 도보 모델과 동일합니다. m이 추정 기간의 길이와 비교할 때 매우 큰 경우 SMA 모델은 평균 모델과 같습니다. 예측 모델의 모든 매개 변수와 마찬가지로 관례입니다 기의 가치를 조정하는 n 순서에 따라 데이터에 가장 잘 맞는 것을 얻습니다. 즉 평균적으로 가장 작은 예측 오류입니다. 천천히 변하는 평균 주위의 무작위 변동을 나타내는 시리즈의 예가 있습니다. 먼저 임의의 보행에 맞춰 봅니다. 모델로, 1 기간의 간단한 이동 평균과 같습니다. 랜덤 워크 모델은 시리즈의 변경 사항에 매우 신속하게 응답하지만, 이렇게하면 데이터의 노이즈가 많은 부분을 비롯하여 임의의 변동 및 신호가 로컬에서 발생합니다 평균 대신 5 용어의 간단한 이동 평균을 시도하면 우리는보다 매끄러운 예측 세트를 얻습니다. 이 용어의 무작위 도보 모델보다 5 term 간단한 이동 평균이 훨씬 적은 오류를 산출합니다. 예측은 3 5 1 2이므로 전환 시점보다 3 기간 지연되는 경향이 있습니다. 예를 들어, 기간 21에 침체가 발생한 것으로 보이지만 몇 기간 후에 예측이 돌아 가지 않습니다. SMA 모드에서의 장기 예측 el은 임의의 보행 모델에서와 같이 수평의 직선이다. 따라서 SMA 모델은 데이터에 추세가 없다고 가정한다. 그러나 무작위 걸음 모델의 예측은 단순히 마지막으로 관측 된 값과 동일하지만, SMA 모델은 최근 값의 가중 평균과 동일합니다. Statgraphics가 계산 한 신뢰 한계는 단순 이동 평균의 장기 예측에 대해 예측 지평선이 증가함에 따라 더 넓지 않습니다. 분명히 올바르지 않습니다. 불행히도 근본적인 원인은 없습니다 신뢰 구간을 어떻게 확장해야하는지 알려주는 통계 이론 그러나 장거리 예측에 대한 신뢰 한계의 경험적 추정치를 계산하는 것은 그리 어렵지 않습니다. 예를 들어, SMA 모델을 사용하는 스프레드 시트를 설정할 수 있습니다 이력 데이터 샘플 내에서 앞으로 2 단계, 3 단계 앞당기 등을 예측하는 데 사용됩니다. 그런 다음 각 예측에서 오류의 샘플 표준 편차를 계산할 수 있습니다. h orzone을 선택하고 적절한 표준 편차의 배수를 더하거나 뺍으로써 장기 예측에 대한 신뢰 구간을 구축하십시오. 우리가 9 항의 간단한 이동 평균을 시도하면보다 부드러운 예측과 지연 효과를 얻을 수 있습니다. 평균 연령은 현재 5 개 기간 9 1 2 19 개 이동 평균을 취하면 평균 연령이 10 세로 증가합니다. 실제로 예측은 현재 약 10 기간으로 전환점보다 뒤떨어져 있습니다. 이 시리즈의 경우 스무딩 양이 가장 좋습니다. 다음은 3 학기 평균을 포함하여 오류 통계를 비교하는 표입니다. 5 학기 이동 평균 인 모델 C는 3 학기 및 9 학기 평균보다 약간 작은 RMSE 값을 산출하고 그들의 다른 통계는 거의 동일합니다. 따라서 매우 유사한 오류 통계를 가진 모델 중에서 예측에서 조금 더 응답 성을 높이거나 좀 더 부드러움을 선호할지 여부를 선택할 수 있습니다. 페이지 위쪽으로 돌아갑니다. 단순 지수 기수 평준화 지수 가중치 위에서 설명한 단순 이동 평균 모델은 마지막 k 관측 값을 똑같이 처리하고 이전 관측 값을 완전히 무시한다는 바람직하지 않은 특성을 가지고 있습니다. 직관적으로 과거 데이터는보다 점진적인 방식으로 할인되어야합니다. 예를 들어, 가장 최근 관측 값은 가장 최근의 것보다 조금 더 많은 가중치를 얻으십시오. 가장 최근의 두 번째 것은 가장 최근의 세 번째 것보다 약간 더 많은 가중치를 가져야합니다. 간단한 지수 스무딩 SES 모델은 this를 수행합니다. 0과 1 사이의 수를 나타내는 평활 상수를 나타냅니다. 모델을 작성하는 한 가지 방법은 현재 레벨, 즉 데이터에서 현재까지 추정 된 일련의 로컬 평균 값을 나타내는 계열 L을 정의하는 것입니다. 시간 t에서 L의 값은 이와 같이 이전의 자체 값에서 재귀 적으로 계산됩니다. 따라서, 현재의 평활화 된 값은 이전의 평활화 된 값과 현재의 관찰 사이의 보간법이며, 여기서 가장 보간 된 값에 대한 보간 된 값의 근접성을 제어한다 센티미터 관측 다음 기간에 대한 예측은 단순히 현재의 평활화 된 값입니다. 또한, 다음과 같은 버전의 이전 예측 및 이전 관측과 관련하여 다음 예측을 직접 표현할 수 있습니다. 첫 번째 버전에서 예측은 보간 두 번째 버전에서는 이전 오류의 방향으로 이전 예측을 분수로 조정하여 다음 예측을 얻습니다. 시간 t에서 발생한 오류는 세 번째 버전에서 예측은 지수 가중치, 즉 할인율 1로 할인 된 이동 평균 예측 공식의 보간 버전은 스프레드 시트에서 모델을 구현하는 경우 가장 단순합니다. 이 모델은 단일 셀에 적합하고 이전 예측을 가리키는 셀 참조를 포함합니다. 관측치, 값이 저장되는 셀 등이 있습니다. 1이면 SES 모델이 무작위 도보 모델과 같습니다. hout growth 0 일 경우 SES 모델은 첫 번째 평활 값이 평균 페이지 상단으로 돌아 가기로 설정되었다고 가정하고 평균 모델과 같습니다. 단순 지수 평활화 예측의 데이터 평균 나이는 1입니다. 예측이 계산되는 기간이 기간은 분명하지는 않으나 무한 시리즈를 평가하여 쉽게 표시 할 수 있습니다. 따라서 단순 이동 평균 예측은 전환 시점보다 약 1 기간 지연되는 경향이 있습니다. 예를 들어, 0 5 지연은 0 2 지연이 10주기 인 0 일 때 5주기 인 등 2주기입니다. 주어진 평균 연령 즉 지연의 양에 대해 간단한 지수 스무딩 SES 예측은 단순 이동보다 다소 우수합니다 평균 SMA 예측은 가장 최근의 관찰에 상대적으로 더 많은 가중치를 부여하기 때문입니다 - 최근 과거에 발생한 변화에 약간 더 반응합니다. 예를 들어, 9 개의 용어가있는 SMA 모델과 0 2가있는 SES 모델 모두 평균 연령 5에 대한 다 그러나 SES 모델은 SMA 모델보다 세 번째 값에 더 많은 가중치를 주지만 동시에이 차트에 표시된 바와 같이 9 시간보다 오래된 값을 완전히 잊지는 않습니다. SMA 모델의 SES 모델은 SES 모델이 지속적으로 가변적 인 스무딩 매개 변수를 사용하므로 평균 제곱 오류를 최소화하기위한 솔버 알고리즘을 사용하여 쉽게 최적화 할 수 있습니다. 이 시리즈의 SES 모델에서 최적 값은 이 예측에서 데이터의 평균 연령은 6 개월 간단한 이동 평균과 비슷한 1 0 2961 3 4 마침표입니다. SES 모델의 장기 예측은 다음과 같습니다. SMA 모델과 성장없는 무작위 걸음 모델과 같은 수평 직선 그러나 Statgraphics에 의해 계산 된 신뢰 구간은 합리적으로 보이는 방식으로 이제는 발산하고 rand에 대한 신뢰 구간보다 실질적으로 좁은 것을 유의하십시오 옴 워크 모델 SES 모델은 무작위 걸음 모델보다 일련이 더 예측 가능하다고 가정합니다. SES 모델은 실제로 ARIMA 모델의 특수 사례이므로 ARIMA 모델의 통계 이론은 SES 모델 특히, SES 모델은 하나의 비 계절적 차이, MA 1 용어 및 상수 용어가없는 ARIMA 모델입니다. 상수가없는 ARIMA 0,1,1 모델 ARIMA 모델의 MA 1 계수는 수량 1 - SES 모델 예를 들어, 여기서 분석 한 시리즈에 상수가없는 ARIMA 0,1,1 모델을 맞춘 경우 MA 1 계수 추정치는 0 7029로 거의 정확히 1에서 0 2961입니다. 0이 아닌 일정한 선형 추세의 가정을 SES 모델에 추가하는 것이 가능합니다. 이렇게하려면 비 계절 차이가 하나 있고 상수가 MA 1 인 ARIMA 모델, 즉 ARIMA 0,1,1 모델을 지정하면됩니다 일정한 장기 전망 전체 견적 기간 동안 관측 된 평균 추세와 같은 추세를 가짐 모델 유형이 ARIMA로 설정된 경우 계절 조정 옵션이 사용 불가능하기 때문에 계절 조정과 함께 할 수는 없습니다. 그러나 일정 길이를 추가 할 수 있습니다 예측 과정에서 인플레이션 조정 옵션을 사용하여 계절 조정이 있거나없는 단순한 지수 평활화 모델로의 지수 기하학 기간 당 적절한 인플레이션 비율 증가율은 다음과 같은 데이터에 맞는 선형 추세 모델의 기울기 계수로 추정 할 수 있습니다. 자연 로그 변환과 함께 사용하거나 장기 성장 전망에 관한 다른 독립적 인 정보를 기반으로 할 수 있습니다. 맨 위로 돌아 가기. Brown s Linear 즉 double Exponential Smoothing. SMA 모델과 SES 모델은 다음과 같은 추세가 없다고 가정합니다. 데이터가 상대적으로 노우즈 일 때 1 단계 전방 예측에 대해 일반적으로 정상이거나 적어도 좋지는 않은 데이터의 모든 종류 sy와 같으며 위에서 보인 바와 같이 일정한 선형 추세를 통합하도록 수정할 수 있습니다 단기간 추세는 무엇인가 시리즈가 다양한 성장 속도 또는 순환 패턴을 명확하게 나타내며 소음에 대해 분명하게 나타낼 경우 앞으로 1 기간 이상 예측할 경우 지역 경향을 추정하는 것도 중요한 문제가 될 수 있습니다. 간단한 지수 평활화 모델을 일반화하여 수준 및 추세에 대한 지역 추정치를 계산하는 선형 지수 평활화 LES 모델을 얻을 수 있습니다. 가장 간단한 시간 변화 추세 모델은 Brown s 선형 지수 평활화 모델로, 서로 다른 시점에 집중되는 두 개의 다른 매끄러운 계열을 사용합니다. 예측 공식은 두 센터를 통한 선 외삽을 기반으로합니다. 이 모델의보다 정교한 버전 인 Holt s는 다음과 같습니다. 브라운의 선형 지수 평활화 모델의 대수적 형태는 단순한 지수 평활화 모델의 것과 유사하지만 여러 가지로 표현 될 수 있지만 e quivalent forms이 모델의 표준 형태는 보통 다음과 같이 표현된다. S는 간단한 지수 스무딩을 계열 Y에 적용하여 얻은 단일 평활 연속열을 나타냅니다. 즉, 기간 t에서의 S 값은로 주어집니다. 간단한 지수 적 평활화 하에서, 이것은 기간 t 1에서의 Y에 대한 예측이 될 것임을 상기하자. S는 시리즈 S와 동일한 지수 평활화를 적용함으로써 얻어진 이중 평활 연속열을 나타낸다. 최종적으로, 임의의 것에 대한 Y tk에 대한 예측 k1은 다음과 같이 주어진다. 이것은 e1 0 즉, 약간의 속임수를 낳고 첫 번째 예측을 실제 첫 번째 관찰과 같게 만들고 e2 Y2 Y1 후에 위의 등식을 사용하여 예측을 생성한다. S와 S를 기반으로 한 수식은 S 1 S 1 Y 1을 사용하여 시작됩니다. 이 모델의 버전은 지수 조정과 계절 조정의 조합을 보여주는 다음 페이지에서 사용됩니다. 선형의 선형 지수 스무딩. 브러시 LES 모델은 최근 데이터를 평활화하여 레벨 및 추세에 대한 지역 추정치를 계산하지만, 단일 스무딩 매개 변수를 사용하여이를 수행한다는 사실은 레벨에 맞출 수있는 데이터 패턴에 대한 제한을 두며 추세가 달라지지 않도록합니다 ~에서 독립 속도 Holt s LES 모델은 두 개의 평활 상수를 하나의 레벨과 추세에 포함시켜이 문제를 해결합니다. Brown s 모델에서와 같이 언제든지 t는 지역 수준의 추정치 L t와 추정치 T가 있습니다 여기서 t는 시간 t에서 관측 된 Y의 값과 그것들에 대해 지수 평활을 적용하는 두 방정식에 의한 이전의 추정치와 추세로부터 재귀 적으로 계산된다. 시간 t-1에서의 추정 된 수준과 경향 가 각각 t 1 및 t t-1 인 경우, 시간 t-1에서 이루어진 Y t에 대한 예측은 L t-1 T t-1과 동일하다. 실제 값이 관찰 될 때, 레벨은 Y t와 그 예측 L t-1 T t-1 사이의 가중치와 1을 사용하여 보간법에 의해 재귀 적으로 계산된다. 추정 된 레벨의 변화, 즉 L t L t 1은 트렌드의 추세 업데이트 된 트렌드 추정치는 L 사이의 보간법에 의해 재귀 적으로 계산됩니다 t L t 1과 가중치 1의 이전 추정치 T t-1. 경향 평활화 상수의 해석은 수준 평활화 상수의 해석과 유사합니다. 작은 값을 갖는 모델은 추세가 변하는 것으로 가정합니다 시간이 지남에 따라 서서히 느리게 만 진행되는 반면, 큰 모델은 더 빠르게 변하는 것으로 가정합니다. 큰 모델은 미래의 예측이 매우 불확실하다고 믿습니다. 추세 예측의 오류는 앞으로 1 년 이상 예측할 때 매우 중요합니다. 평활화 상수는 1 단계 사전 예측의 평균 제곱 오차를 최소화함으로써 일반적인 방법으로 추정 할 수 있습니다. Statgraphics에서이를 수행하면 추정값은 0 3048 및 0 008으로 나타납니다. 모델이 한 기간에서 다음 기간으로의 추세에 거의 변화가 없다는 것을 의미하므로 기본적으로이 모델은 장기 추세를 추정하려고합니다. t를 추정하는 데 사용되는 데이터의 평균 연령 개념과 유사합니다 그는 시리즈의 지역 수준, 지역 추세를 추정하는데 사용되는 데이터의 평균 연령은 정확히 1과 비례하지 만 1에 비례합니다. 이 경우 1 0 006 125 이것은 매우 정확한 숫자입니다 추정치의 정확도가 실제로 소수점 세 자리까지 오지는 않지만 표본 크기가 100 인 것과 동일한 일반적인 순서이기 때문에이 모델은 추세를 추정하는 데 상당히 많은 역사를 평균합니다 예측 기획 아래에서 LES 모델은 SES 추세 모델에서 추정 된 일정 추세보다 시리즈 마지막 부분에서 약간 더 큰 국소 추세를 추정한다는 것을 보여줍니다. 또한 추산 값은 SES 모델을 추세와 함께 또는 축없이 맞추어 얻은 값과 거의 같습니다 그래서 이것은 거의 동일한 모델입니다. 자, 지역 경향을 예측할 것으로 예상되는 모델에 대한 합리적인 예측처럼 보입니까? 이 플롯에 안구를 찍은 경우, 지역 경향이 끝 부분에서 아래쪽으로 향한 것처럼 보입니다. 시리즈 Wh at has has happen이 모델의 매개 변수는 장기 예측이 아닌 1 단계 앞선 예측의 제곱 오류를 최소화하여 추정되었습니다. 이 경우 추세는 많은 차이를 만듭니다. 보고있는 모든 것이 1 일 경우 10 단계 또는 20 단계의 추세에 대한 더 큰 그림을 볼 수 없습니다. 이 모델을 데이터의 눈알 외삽으로 더 조정하려면 추세 평활화 상수를 수동으로 조정하여 추세 예측에 더 짧은 기준선 사용 예를 들어, 0 1로 설정하면 지역 경향 추산에 사용 된 데이터의 평균 연령은 10 기간으로, 이는 지난 20 기간 동안의 경향 평균을 의미합니다 우리가 0을 1로 설정하면 예측 음모가 어떻게 생겼습니까 0 3이 시리즈는 직관적으로 합리적인 것처럼 보입니다. 향후 10 년 동안이 추세를 추정하는 것은 위험 할 수 있습니다. 오류 통계는 다음과 같습니다. 모델 비교 f 또는 위의 두 모델과 세 가지 SES 모델 SES 모델의 최적 값은 약 0 3이지만, 약간 더 반응성이 다소 적은 유사한 결과는 각각 0 5 및 0 2로 얻어집니다. 홀트의 선형 적분 평활화 알파 0 3048 및 베타 0 008 B 홀트의 선형 exp 평활화 알파 0 3 및 베타 0 1. C 단순한 지수 평활화 α 0 5. D 단순 지수 해 평활화 α 0 3. E 단순한 지수 평활화 α 0 2 . 이들 통계는 거의 동일하므로 데이터 샘플 내의 1 단계 사전 예측 오류를 기준으로 선택을 할 수 없습니다. 다른 고려 사항으로 돌아 가야합니다. 현재의 기준을 기반으로하는 것이 타당하다고 믿는다면 지난 20 개 기간 동안 일어난 일에 대한 추세 평가, 우리는 0 3과 0 1로 LES 모델에 대한 사례를 만들 수 있습니다. 지역 경향이 있는지 여부에 대해 불가지론을 원한다면 SES 모델 중 하나가 설명하기 쉽고 더 많은 middl을 줄 것이다. 다음 5 또는 10 기간에 대한 e-of-the-road 예측 페이지 맨 위로 돌아갑니다. 추세 외삽의 유형이 가장 수평 또는 선형이 가장 좋습니다. 경험적 증거에 따르면, 인플레이션에 필요한 경우 데이터가 이미 조정 된 경우 향후 단기간의 선형 추세를 추정하는 것이 현명하지 않을 수 있습니다. 제품 노후화, 경쟁 심화 및주기적인 경기 침체 또는 산업의 호황과 같은 다양한 원인으로 인해 오늘날 명백한 추세가 미래에 완화 될 수 있습니다. 스무딩은 순진한 수평 추세 외삽에도 불구하고 기대했던 것보다 더 나은 샘플 밖 샘플을 수행하는 경우가 많음 선형 지수 평활화 모델의 감쇠 추세 수정은 실제로 경향 추세에 보수주의 메모를 삽입하는 데 종종 사용됩니다. 감쇠 추세 LES 모델은 ARIMA 모델의 특별한 경우, 특히 ARIMA 1,1,2 모델로 구현 될 수 있습니다. 신뢰 구간을 계산하는 것이 가능합니다 지수 평활화 모델이 ARIMA 모델의 특수한 경우로 간주하여 장기간 예측을 생성합니다. 모든 소프트웨어가 이러한 모델에 대한 신뢰 구간을 올바르게 계산하지는 않는지 확인하십시오. 신뢰 구간의 폭은 i 모델의 RMS 오차, ii 유형 평활화의 단순화 또는 선형화 iii 평활화 상수의 값 s 및 iv 예측 전의 기간 수 일반적으로 SES 모델에서 더 커짐에 따라 간격이 더 빠르게 퍼지고 간격은 단순하지 않고 선형보다 훨씬 빠르게 퍼집니다 스무딩이 사용됩니다. 이 항목은 노트의 ARIMA 모델 섹션에서 더 자세히 설명합니다. 페이지 맨 위로 돌아 가기 스무딩 데이터는 임의의 변형을 제거하고 트렌드 및 순환 구성 요소를 보여줍니다. 시간 경과에 따라 수집 된 데이터의 수집에는 일정한 형태의 무작위 변형이 있습니다. 무작위적인 변화로 인한 영향을 줄이기위한 방법이 존재한다. 업계에서 자주 사용되는 기법은 부드럽게 진행된다. 계절별 및 주기적 구성 요소를보다 명확하게 나타냅니다. 평균화 방법은 평균화 방법이 있습니다. 평균화는 데이터를 원활하게하는 가장 간단한 방법입니다. 먼저 평균화 방법을 조사합니다. 과거의 모든 데이터의 단순 평균입니다. 창고 관리자는 일반적인 공급 업체가 1000 달러 단위로 제공하는 금액을 알고 싶어합니다. 다음과 같은 결과를 얻기 위해 무작위로 12 개 공급 업체 샘플을 가져옵니다. 데이터 10 관리자는 이것을 일반적인 공급 업체의 지출 추정치로 사용하기로 결정합니다. 이는 좋은 또는 나쁜 추정치입니다. 제 2 오차는 모델이 얼마나 좋은지를 판단하는 방법입니다. 평균 제곱 오차를 계산합니다. 오차 실제 양을 소비 한 금액에서 추정 된 금액을 뺀 값입니다. 오차 제곱은 위의 제곱 오차입니다. SSE는 제곱 된 오차의 합입니다. MSE는 제곱 오차의 평균입니다. MSE 결과는 예입니다. 결과는 오류 및 Squa입니다. 적색 오류. 추측 10. 추측 10. 우리가 추세를 의심 할 때 우리는 평균 소득을 예측할 수 있는가? 아래 그래프를 보면 우리가 그렇게해서는 안된다는 것을 분명하게 보여줍니다. 평균은 과거의 모든 관측치를 균등하게 계량합니다. 요약하면, 과거의 모든 관측치의 단순 평균 또는 평균은 추세가없는 경우 예측에 대한 유용한 추정 일뿐입니다. 경향이있는 경우 추세를 고려한 다른 추정치를 사용합니다. 평균은 과거의 모든 관측치를 균등하게 계량합니다. 예를 들어 평균 3, 4, 5의 값은 4입니다. 우리는 물론 모든 값을 더하고 그 값의 수로 나누어 평균을 계산한다는 것을 알고 있습니다. 평균을 계산하는 또 다른 방법은 각 값을 숫자로 나눈 값을 더하는 것입니다 3 3 4 3 5 3 1 1 3333 1 6667 4. 승수 1 3을 일반적으로 가중치라고합니다. bar frac sum 왼쪽 frac right x1 left frac right x2,, 왼쪽 frac 오른쪽 xn. 왼쪽 frac 오른쪽은 가중치이며, 물론 1로 합쳐집니다.
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