Średnia ważona ewiews

Podczas obliczania bieżącej średniej ruchomej, wprowadzenie średniej w środkowym okresie czasu ma sens. W poprzednim przykładzie obliczono średnią z pierwszych trzech okresów czasu i umieściliśmy ją obok okresu 3 Możemy umieścić średnią w środku przedział czasowy trzech okresów, to jest obok okresu 2 Działa to dobrze z nieparzystymi okresami, ale nie jest tak dobre dla parzystych okresów czasu Więc gdzie umieścimy pierwszą średnią ruchową, gdy M 4.Technicznie, średnia ruchoma spadnie t 2 5, 3 5. Aby uniknąć tego problemu wygładzamy MA s używając M 2 W ten sposób wygładzamy wygładzone wartości. Jeśli przeanalizujemy parzystą liczbę terminów, musimy wygładzić wygładzone wartości. Poniższa tabela przedstawia wyniki przy użyciu M 4.EViews 8 Feature List. EViews 8 oferuje szeroki wachlarz potężnych funkcji do obsługi danych, statystyk i analizy ekonometrycznej, prognozowania i symulacji, prezentacji danych i programowania. Chociaż możemy wymienić wszystkie rzeczy, poniższa lista przedstawia spojrzenie naważne cechy EViews. Podstawowe operacje przetwarzania danych. Numeryczne, alfanumeryczne łańcuchy znaków i etykiety wartości serii data. Extensive biblioteka operatorów i funkcje statystyczne, matematyczne, daty i łańcucha. Powerful język do obsługi ekspresji i przekształcania istniejących danych za pomocą operatorów i funkcji. Samples i próbki obiekty ułatwiają przetwarzanie w podzbiorach danych. Wsparcie dla złożonych struktur danych, w tym regularnych danych datowanych, nieregularnych dat, danych przekrojowych z identyfikatorami obserwacji, datowanych i nieopatrzonych danych panelowych. Wizytówki wielojęzyczne. Zobacz rodzime, bazujące na dyskach bazy danych wydajne funkcje kwerend i integracja z plikami workowymi firmy EViews. Konwertuj dane między EViews a różnymi formatami arkusza kalkulacyjnego, statystycznego i bazy danych, w tym między innymi plikami Microsoft Access i Excel, a także pliki Gauss Dataset, pliki SAS Transport, pliki natywne i przenośne SPSS, Stata pliki, surowe sformatowane teksty ASCII lub pliki binarne, bazy danych i zapytania ODBC w formacie HTML lub ODBC t jest dostarczany tylko w usłudze Enterprise Edition. OLE umożliwiającej łączenie danych wyjściowych EViews z tabelami i wykresami do innych pakietów, w tym obsługi programu Microsoft Excel, Word i Powerpoint. OLEDB w celu odczytywania plików i baz danych EViews z klientami zorientowanymi na OLEDB lub programami niestandardowymi. Wsparcie dla FRED Federal Reserve Database danych ekonomicznych Wsparcie dla Enterprise Edition dla Global Insight DRIPro i DRIBase, Haver Analytics DLX, FAME, EcoWin, Datastream, FactSet i Moody s. EViews Microsoft Excel Add-in umożliwia łączenie lub importowanie danych z Pakiety robocze EViews i bazy danych z poziomu programu Excel. Drag i upuść wsparcie dla odczytywania danych po prostu upuścić pliki do programu EViews do automatycznej konwersji danych zagranicznych do formatu workfile firmy EViews. Planowane narzędzia do tworzenia nowych stron roboczych z wartości i dat w istniejących. , łączenie, dodawanie, podzbiór, zmiana rozmiaru, sortowanie i zmiana kształtu stosu oraz odinstalowanie workfiles. Easy-to-use automatyczna konwersja częstotliwości podczas kopiowania lub łączenia danych między strony o różnej częstotliwości. Konwersja częstotliwości i dopasowanie łączenia umożliwia dynamiczną aktualizację, gdy tylko leżą u podstaw danych. Seria formatu aktualizacji automatycznej, która automatycznie przelicza się, gdy tylko leżą u podstaw danych. Łatwa w użyciu konwersja częstotliwości, wystarczy skopiować lub połączyć dane między różnymi stronami Narzędzia do ponownego pobierania próbek i generowania liczb losowych do symulacji Generowanie losowych liczb dla 18 różnych funkcji dystrybucyjnych przy użyciu trzech różnych generatorów liczb losowych. Tymiarowe przetwarzanie danych. Integrated obsługi danych dat i danych szeregowych zarówno regularnych jak i nieregularnych. Support dla zwykłych regularnych częstotliwości Roczny, półroczny, kwartalny, miesięczny, dwumiesięczny, dwudniowy, dziesięć dni, tydzień, codziennie - 5 dniowy tydzień, codziennie - 7-dniowy tydzień. Wsparcie dla danych intraday wysokiej częstotliwości, umożliwiających godziny, minuty i sekundy Dodatkowo istnieje kilka rzadziej spotykanych regularnych częstotliwości, w tym wiele lat, dwumiesięcznik, dwudziestka, dziesięć dni, nd Daily z arbitralnym zakresem dni tygodnia. Specialized funkcje szeregów czasowych i operatorów opóźnień, różnic, log-różnice, średnie ruchomych, etc. Frequency konwersji różnych high-to-low i low-to-high. Exponential smoothing single, podwójne, Holt-Winters i wygładzanie ETS. Budowane narzędzia do regresji bielenia. FiltryHodrick-Prescott. Band-pass filtrowania częstotliwości Baxter-King, Christiano-Fitzgerald stałej długości i pełnych próbek filtrów asymetrycznych. Rynku korekty X-13, X-12-ARIMA, siedzenia Tramo, średnia ruchoma. Interpolacja w celu uzupełnienia brakujących wartości w serii Linear, Log-Linear, Catmull-Rom Spline, Spinal Cardinal. Podsumowanie danych podstawowych podsumowań grup. Testy t-testów równości, ANOVA zrównoważona i niezrównoważona, z lub bez wahań heteroskedastycznych, Wilcoxon, Mann-Whitney, Median Chi-square, Kruskal-Wallis, van der Waerden, F-test, Siegel-Tukey, Bartlett, Levene, Brown-Forsythe. tabela krzyżowa ze środkami stowarzyszenia Phi Coeffici , analiza korelacji Pearsona, Spearmana, analiza częściowa i analiza częściowa Kendalla tau-a i tau-b oraz analiza częściowa. Analiza składu pierwiastkowego, w tym: wykresów i planów załadunku oraz obliczeń ważonych elementów. Analiza czynników umożliwiająca obliczanie miar skojarzenia, w tym kowariancji i korelacji, oszacowań jednoznaczności, szacunków obciążenia czynników i wskaźników czynników, a także wykonywanie diagnostyki estymacji i rotacji czynników, wykorzystując jeden z 30 różnych metod ortogonalnych i ukośnych. Efizyczna funkcja dystrybucji EDF testy dla rozkładów normalnych, wykładniczych, ekstremalnych, logistycznych, chi-kwadratowych, weibullowych lub gamma Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, Cramer-von Mises, Anderson-Darling, Watson. Histogramy , Wielokąty częstotliwości, wielokąty częstotliwości krawędzi, przeciętne przesunięte histogramy, dane o przeżyciach CDF, kwantylność kwantylna, jądro , nadmiaru lokalnego, regresji jądra Nadaraya-Watson, lokalnego liniowego, lokalnego wielomianu lub ufności elipsy. Time Series. Autocorrelation, częściowa autokorelacja, korelacja krzyżowa, Q - skuteczność. Graczowe testy przyczynowo-skutkowe, w tym panel Granger causality. Unit testy korzeniowe Augmentowane Dickey-Fuller, GLS przekształcone Dickey-Fuller, Phillips-Perron, KPSS, optymalny punkt Eliot-Richardson, Ng-Perron. Testy integracji Johansen, Engle - Granger, Phillips-Ouliaris, Park dodawali zmienne i stabilność Hansena. Testy zgodności testów Brock, Dechert, Scheinkman i LeBaron. Variance Test Lo i MacKinlay, Kim Wild Bootstrap, ranking Wrighta, ranking i testy znakowe Wald i wiele porównań testy współczynników wariancji Richardsona i Smitha, Chow i Denninga. Długookresowa wariancja i kowariancja obliczeniowa symetryczna lub jednostronna długookresowa kowariancja z zastosowaniem nieparametrycznego jądra Newey-Wes t 1987, Andrews 1991, parametryczny VARHAC Den Haan i Levin 1997, oraz wstępnie sformułowane metody Andrews i Monahan z 1992 r. Ponadto EViews wspiera Andrews 1991 i Newey-West 1994 mechanizmy automatycznego wyboru pasma dla estymatorów jądra oraz kryteria wyboru opartego na kryterium informacji dla VARHAC i wstępnego oszacowania. Panel i Pool. By i grup statystycznych okresowych badań i testów. Unit testów korzeniowych Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher, Hadri. przykładów integracji Pedroni, Kao, Maddala i Wu. Panel w ramach serii kowariancji i głównych elementów. Danitrescu-Hurlin 2017 panelowych testów przyczynowych. Linear i nieliniowych zwykłych najmniejszych kwadratów regresji. Linear regresji z PDL na dowolnej liczbie niezależnych zmiennych. Robust regression. Analityczne pochodne dla nieliniowej estymacji. Chłonne najmniej kwadratów. White i Newey-West standardowe błędy standardowe błędy standardowe HAC można obliczyć z użyciem jądra nieparametrycznego, parametrycznego VARHAC i wstępnie zmodyfikowanego jądra hodowli i pozwalają na Andrews i Newey-West automatycznych metod wyboru pasma dla estymatorów jądra oraz metod wyboru opartych na kryteriach opartych na kryterium długości opóźnienia dla VARHAC i prewencyjnego oszacowania. Liniowa regresja kwantytywna i bezwzględne odchylenia absolutne LAD, w tym obliczenia kowariancji Hubera i Sandwich'a Regresja regresji w trybie regresji z 7 różnymi procedurami selekcji. ARMA i ARMAX. Modele liniowe o autoregresywnej średniej ruchomej, sezonowej autoregresji i sezonowych średnich błędach. Nielinearne modele z AR i specyfikacjami SAR. Estymacja za pomocą metody backcastingowej Boxa i Jenkinsa lub warunkowo najmniejszych kwadratów. Instrumentalne zmienne i GMM. Linear i nieliniowe dwustopniowe zmienne wariantowe najmniejszych kwadratów 2SLS IV i uogólniona metoda szacowaniaGMM. Liniowa i nieliniowa estymacja 2SLS IV z błędami AR i SAR. Kompozycja ograniczona Maksymalna prawdopodobieństwo LIML i ocena klasy K Szeroki zakres specyfikacji macierzy wagi GMM W HAC, User - kontrolowane przez iterację macierzy wagi. Opcje szacowania GMM obejmują ciągłe uaktualnianie estymatora CUE oraz wiele nowych standardowych opcji błędów, w tym błędów standardowych Windmeijer. IV Diagnostyka specyficzna GMM obejmuje testy ortogonalności przyrządu, test endogenności regresora , Test Instrumentów Słaby oraz test specyficznego punktu przerwania GMM. GARCH p, q, EGARCH, TARCH, Component GARCH, Power ARCH, Zintegrowane GARCH. Równanie średnie lub nieliniowe może obejmować ARCH i ARMA zarówno średnie, jak i wariancyjne równania pozwalają dla zmiennych egzogennych. Normal, Student st i Generalized Error Distributions. Bollerslev-Wooldridge solidne błędy standardowe. Nie i poza próbami wariancji warunkowej oraz średnich i stałych składowych. Limited Dependant Variable Models. Binary Logit, Probit, i Gompit Extreme Value. Logit, Probit i Gompit Extreme Value. Zmotywowane i skróconych modele z normalnymi, logistycznymi i ekstremalnymi błędami wartości Tobit, etc. Cou nt modele z Poissona, ujemne dwumianowe i quasi-maksymalne prawdopodobieństwo specyfikacji QML. Heckman Selection models. Huber White solidnych błędów standardowych. Count modele obsługuje uogólniony model liniowy lub błędów standardowych QML. Hosmer-Lemeshow i Andrews Dobro-of-Fit testów dla binarnych modeli. Łatwo zapisać wyniki, w tym uogólnione resztki i gradienty do nowych obiektów EViews w celu dalszej analizy. Ogólny silnik oszacowania GLM może być używany do oszacowania kilku z tych modeli, z możliwością włączenia silnych kowariancji. Panel Data Pooled Time Series, Cross-Sectional Data Szacowanie liniowe i nieliniowe z dodatkowym przekrojem i efektem stałym lub losowym w czasie. Szacowanie kwadratowych estymatorów bezstronnych QUE dla wariancji wariancji w modelach efektów losowych Swamy-Arora, Wallace-Hussain, Wansbeek-Kapteyn.2 Szacowanie IV SLS z przekrojem i okresowe efekty stałe lub losowe. Estymacja z błędami AR przy użyciu nieliniowych najmniejszych kwadratów na przekształconym specyfikacji. Generalizowane najmniejsze kwadraty, g eneralizacja oszacowania 2SLS IV, oszacowanie GMM umożliwiające przekrojowe lub okresowe heteroskedastyczne i skorelowane specyfikacje. Skanowanie danych panelem dynamicznym przy użyciu pierwszych różnic lub prostokątnych odchyleń z określonymi wcześniej terminami instrumentów Arellano-Bond. Planowe testy korelacji Arellano-Bond. Robust standard Obliczenia błędów obejmują siedem typów białych i poprawionych standardowych błędów PCSE. Testowanie współczynników ograniczających, pominiętych i zbędnych zmiennych, test Hausmana dla skorelowanych efektów losowych. Jednostkowe testy korzeniowe Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin , Testy Fishera przy użyciu testów ADF i PP Maddala-Wu, Choi, szacowanie kointegracji Hadri. Panel W pełni zmodyfikowane OLS FMOLS, Pedroni 2000 lub dynamiczne zwykłe kwadraty DOLS, Kao i Chaing 2000, Mark and Sul 2003.Generalizowane modele liniowe. Normalne , Poisson, Binomial, Negative Binomial, Gamma, Inverse Gaussian, Exponential Mena, Power Mean, dwumianowe rodziny kwadratów. Identity, log, log-com logika, logit, probit, log-log, wolny log-log, odwrotny, moc, kursy mocy, Box-Cox, Box-Cox kursy funkcji link. Różne wariancji i ważenia częstotliwości. Wedługowe, Pearson Chi-Sq, deviance, oraz specyficzne dla użytkownika specyfikacje dyspersji Wsparcie dla estymacji QML i testowania. Quadratic Hill Climbing, Newton-Raphson, IRLS - Fisher Scoring i BHHH algorytmów estymacji. Współczynniki korygujące współczynnika rytmu obliczone przy użyciu przewidywanego lub obserwowanego Hesja lub zewnętrznego produktu gradientów Wytrzymałe szacunki kowariancji z wykorzystaniem metod GLM, HAC lub Huber White. Jedna regresja współdzieląca równości. Wsparcie dla trzech w pełni sprawnych metod szacowania, w pełni zmodyfikowanych metodologii OLS Phillips i Hansen 1992, Canonical Cointegrujący Regres Park 1992 oraz Dynamic OLS Saikkonen 1992, Stock and Watson 1993.Engle and Granger 1987, Phillips i Ouliaris 1990, test na niestabilność Hansena s 1992b, test testów zmiennych typu Park s 1992. Elastyczna specyfikacja trendu i determ incydentalnych regresorów w równaniu i regułach regresorów kointegrujących. Wszystko przedstawiona estymacja długoterminowych wariancji dla FMOLS i CCR. automatyczny lub stały wybór opóźnień dla opóźnień i przewlekłości DOLS oraz długotrwałej regresji wybiórczej wariancji. Regulowane OLS i solidne standardowe obliczenia błędów dla DOLS. Ustawione przez użytkownika maksimum prawdopodobieństwa. Symagam używać standardowych wyrażeń z serii EViews w celu opisania prawdopodobieństwa składania logów. Przykłady logitów wielonomowych i warunkowych, modeli transformacji Boxa-Coxa, modeli przełączania nierównomiernego, modeli probitowych z błędami heteroskedastycznymi, logowania zagnieżdżonego, wyboru próbki Heckman, i modele zagrożeń Weibull. Systemy równań. Szacowanie liniowe i nieliniowe. Płyty drożdży, 2SLS, estymacja ważona równaniem, Prawdopodobnie niepowiązana regresja, trzyetapowe najmniej kwadraty. GMM z matrycami ważenia białego i HAC. AR przy użyciu nieliniowych kwadratów najmniejszych na przekształconym specyfikacja. Pełne informacje Maksymalne prawdopodobieństwo FIML. Restracja strukturalna factorizatio ns w VARs poprzez narzucenie ograniczeń krótko - i długoterminowych. Bayesian VAR. Impulse funkcje odpowiedzi w różnych formatach tabelarycznych i graficznych ze standardowymi błędami obliczane analitycznie lub przez Monte Carlo metod. Wrażanie wstrząsów reakcji obliczonych z Cholesky factorization, jedno - lub jedno - odchylenia standardowe odejmujące korelacje, uogólnione impulsy, czynniki strukturalne lub określona przez użytkownika forma matrycy wektorowej. Ograniczenia liniowe i obliczeniowe dotyczące relacji kointegracji i współczynników korygowania w modelach VEC. Wyświetl lub generuj relacje kointegrujące z oszacowanych modeli VEC. Ekstensywna diagnostyka włączając w to testy przyczynowo-skutkowe Grangera, testy wykluczenia z udziałem grupowym, kryteria oceny opóźnień, korelacje, autokorelacja, normalność i testy heteroskedastyczności, test współzależności, inna diagnostyka wielowymiarowa. Różnorodność ARCH. Conditional Constant Correlation p, q, Diagonal VECH p, q, Diagonal BEKK p , q, z asymetrycznymi terms. Extensive parameterization wyboru dla matrycy współczynników Diagonal VECH s. Zmienne zewnętrzne dozwolone w średnich i równaniach wariancji nieliniowych i AR dozwolone w średnich równań. Rollerslev-Wooldridge solidnych błędów standardowych. Normal lub Student st multivariate error distribution. A wybór analitycznych lub szybkie lub powolne pochodne liczbowe Instrumenty pochodne Analytics niedostępne w przypadku niektórych złożonych modeli. Generuj wariancję, wariancję lub korelację w różnych formatach tabelarycznych i graficznych z szacowanych modeli ARCH. State Space. Kalman algorytm filtrujący do oszacowania określonych przez użytkownika pojedynczych i wielozadaniowych modeli strukturalnych. Numiniowe zmienne równań stanu i w pełni sparametryzowanych specyfikacji wariancji. Generuj jednoetapowe, filtrowane lub wygładzone sygnały, stany i błędy. Przykłady obejmują zmienny w czasie parametr, wielozmienną ARMA i quasilikelihood stochastic models. Testing and Evaluation. Actual, fitted, szczątkowe wykresy. Wierne testy liniowego i nieliniowego ograniczenia współczynników elipsy wykazujące wspólny obszar ufności dla każdej z dwóch funkcji oszacowanych parametrów. Inne współczynniki diagnostyczne znormalizowane współczynniki i elastyczność współczynników, przedziały ufności, współczynniki inflacji wariancji, dekompozycje wariancji współczynników. Określone i zbędne zmienne testy LR, szczątkowe i kwadratowe krążniki korekcyjne i statystyki Q , rezydualna korelacja szeregowa i testy ARCH LM. Niektóre testy heteroskedastyczności Breusch-Pagan, Godfrey, Harvey i Glejser. Diagnostyka stabilności Chow punkt przerwania i prognozy testowe, Quandt-Andrews nieznany test punktu przerwania, test Breakpointa Bai-Perrona, testy Ramsey RESET, rekurencyjne OLS statystyki estymacji, wykresy dźwigni. Kolety diagnostyczne równań wykresu lub tablice odwrotnych pierwiastków wielomianu charakterystycznego dla AR lub MA, porównanie teoretycznego wzoru autokorelacji z rzeczywistym wzorem korelacji dla resztek strukturalnych, wyświetlenie odpowiedzi impulsowej ARMA na szoku innowacyjności i ARiMR częstotliwość widma. Łatwo zapisać współczynniki wyników, współczynniki matrycy kowariancji, resztki, gradienty itp. do obiektów EViews w celu dalszej analizy. Na również oszacowanie i systemy równań dla dodatkowych specjalistycznych procedur testowania. Strzelnica i symulacja. Na lub poza próbą statyczne lub prognozowanie dynamiczne z szacowanych obiektów równań z wyliczaniem standardowego błędu prognoz. Wykresy na lądzie i prognozę prognozy w próbce RMSE, MAE, MAPE, Theil Współczynnik nierówności i proporcje. Najnowocześniejsze narzędzia do modelowania wielu równań prognozowania i symulacji wieloczynnikowych. Model równań może być wprowadzony w tekście lub jako linki do automatycznej aktualizacji w ponownej estymacji. Podstawową strukturę zależności lub zmienne endogenne i egzogeniczne równań. Gauss-Seidel, Broyden i Newton modele solver dla nie stochastycznych i stochastycznych symulacja Nieinstochastyczne rozwiązanie do rozwiązywania problemów rozwiązuje problem spójności modelu Stochasitc może używać bootstrapp ed. Rozwiązuj problemy z kontrolą, tak aby zmienna endogenna osiągnęła cel określony przez użytkownika. Wyrafinowana równoważność równań, dodanie współczynnika i zastąpienie obsługi. Przybory i porównanie scenariuszy różnych rozwiązań z udziałem różnych zestawów założeń. Wbudowane widoki modelu i procedury przedstawiają wyniki symulacji w graficzne lub tabelaryczne. Grafiki i tabele. Goloty i wykresy. Lina, wykres punktowy, obszar, pasek, ostrze, sezonowe, kołowe, xy-line, plotery, boksy, pasek błędów, pasek wysokiego dolnego otwarcia i obszar. Wykresy uaktualniające, które aktualizują się jako podstawowe zmiany danych. Oferencje i wartości wyświetlane są po umieszczeniu kursora nad punktem na wykresie. Histogramy, średnie przesunięte historogramy, polony częstotliwości, wielokąty częstotliwości krawędzi, Nadaraya-Watson, miejscowa liniowa, lokalna polynka, polaryzacja lokalna, lokalna polina nieograniczony i najbliższy sąsiad LOWESS linie regresji lub elipsy zaufania. Interactive punkt-and-click lub oparte na poleceniu Customization. Extensive dostosowanie tła wykres, ramki, legendy, osi, skalowanie, linie, symbole, tekst, cieniowanie, blaknięcie, z ulepszoną wykresy wykresów w innych aplikacjach systemu Windows lub zapisywanie wykresów w postaci regularnych lub ulepszonych metadeli systemu Windows, a także zapisywanie wykresów w postaci zwykłych lub ulepszonych plików w systemie Windows, skompilowane pliki PostScript, mapy bitowe, pliki GIF, PNG lub JPG. Skopiuj i wklejaj tabele do innej aplikacji lub zapisuj w plikach RTF, HTML lub tekstowych. Umożliwiają wyświetlanie wykresów i tabel w obiekcie szpulkowym, który umożliwia wyświetlanie wielu wyników i analiz w jednym obiekcie i języku programowania języka programowania. Object-oriented zapewnia dostęp do menu items. Batch wykonania komend w programach files. Looping i warunki rozgałęzienia, podprogramu i makro processing. String i strin g obiektów wektorowych do obróbki ciągłej Rozbudowana biblioteka ciąg znaków i lista funkcji. Extensive matrycy wsparcie matrycy manipulacji, mnożenie, inwersja, produkty Kronecker, rozwiązanie wartości własnej i decomposition wartości pojedynczej wartości. External Interface i Add-Ins. EViews wsparcie automatyki COM, tak aby zewnętrzne programy lub skrypty mogą uruchamiać lub sterować EViews, przesyłać dane i wykonywać komendy EViews. EViews oferuje aplikację obsługi klienta COM Automation dla serwerów MATLAB i R, dzięki czemu EViews może być używany do uruchamiania lub sterowania aplikacją, przesyłania danych lub wykonywania poleceń. Dodatek EViews Microsoft Excel oferuje prosty interfejs do pobierania i łączenia z Microsoft Excel 2000 i nowszych wersji do obiektów szeregowych i macierzy przechowywanych w plikach roboczych i bazach danych programu EViews. Infrastruktura dodatków EViews zapewnia bezstopniowy dostęp do programów zdefiniowanych przez użytkownika przy użyciu standardowe polecenie EViews, menu i interfejs obiektu. Pobierz i zainstaluj predefiniowane dodatki z sieci EViews Aby uzyskać informacje o sprzedaży, prosimy o kontakt e-mail. Aby uzyskać pomoc techniczną, prosimy o e-maila. Podaj swój numer seryjny wraz z wszelkimi korespondencjami korespondencyjnymi. Aby uzyskać dodatkowe informacje kontaktowe, zapoznaj się z naszymi informacjami na temat strony. Forecasting by Smoothing Techniques. Ta witryna jest częścią elektronicznych laboratoriów e-mailowych. uczenia się obiektów do podejmowania decyzji Inne JavaScript w tej serii są podzielone na kategorie w różnych obszarach aplikacji w sekcji MENU na tej stronie. Seria czasowa to sekwencja obserwacji uporządkowanych w czasie. W kolekcji danych pobranych w czasie jest jakiś kształt zmiennej losowej Istnieją metody zmniejszania anulowania efektu ze względu na zmianę losową Szeroko stosowane techniki wygładzają Te techniki, gdy są prawidłowo stosowane, ujawniają bardziej wyraźne tendencje. Wraz z szeregami czasowymi Row-wise w kolejności, zaczynając od lewego - górnym rogu, a parametrem s, a następnie kliknij przycisk Oblicz, aby uzyskać prognozy prognozy na jeden okres. Pudełka nie są uwzględnione w obliczenia, ale zera są. Na wprowadzaniu danych, aby przejść z komórki do komórki w macierzy danych, użyj klawisza Tab, a nie strzałkę lub wprowadź klawisze. Cechy szeregów czasowych, które mogą być ujawnione poprzez zbadanie jego wykresu z przewidywanymi wartościami, a także zachowanie reszt, modelowanie prognoz stanu. Najwyższe średnie Średnie ruchy zaliczają się do najpopularniejszych technik preprocesowania szeregów czasowych. Są wykorzystywane do filtrowania białego szumu z danych, dzięki czemu szereg czasów jest gładszy, a nawet podkreślić niektóre elementy informacyjne zawarte w seria czasu. Exponential Smoothing Jest to bardzo popularny sposób wygenerowania wygładzonej serii czasów, podczas gdy w przestawnych średnich obserwowane są ważniejsze punkty, Wyrównywanie wygładza przypisuje wykładniczo malejące ciężary, gdy obserwacja staje się starsza. Innymi słowy, ostatnie obserwacje są relatywnie większe waga w prognozowaniu niż starsze obserwacje Wyrównywanie podwójne Wyrównywanie lepsze w obsłudze trendów Tripl Wyraźne wygładzanie jest lepsze w obsłudze trendów parabolicznych. Wytworzona średnio ważona exponencjalnie średnia ze stałą wygładzania a odpowiada w przybliżeniu prostej średniej ruchomej długości tj. okresie n, gdzie a i n są związane przez. a 2 n 1 OR n 2 - a a. na przykład ważona średnią ruchoma średnią z stałą wygładzania równą 0 1 odpowiadałby około 19-dniowej średniej ruchomej. I 40-dniowa prosta średnia ruchoma odpowiadałaby przybliżonej średniej ruchomej wykładniczej ze stałą wygładzania równa 0 04878.Holt S Linear Exponential Smoothing Załóżmy, że serie czasów są nie sezonowe, ale ma tendencję wyświetlania Metoda Holt s szacuje zarówno aktualny poziom, jak i aktualną tendencję. Zwróć uwagę, że prosta średnia ruchoma jest szczególnym przypadkiem wyrównania wykładniczego ustawiając okres średniej ruchomej na całkowitą część 2-alfa-alpha. Dla większości danych biznesowych parametr alfa mniejszy niż 0 40 jest często skuteczny. Można jednak wykonać gri d przeszukiwanie przestrzeni parametrów z 0 1 do 0 9 z krokami 0 1 Najlepszym alfa ma najmniejszy błąd średniego bezwzględnego błędu MA. Jak porównać kilka metod wygładzania Chociaż istnieją wskaźniki liczbowe do oceny dokładności prognozowania najbardziej popularnym podejściem jest użycie wizualnego porównania kilku prognoz w celu oceny ich dokładności i wyboru spośród różnych metod prognozowania W tym podejściu trzeba sprecyzować za pomocą np. Excela na tym samym wykresie oryginalnych wartości zmiennej serii czasowej i przewidywanych wartości z kilku różnych metod prognozowania, co ułatwia porównanie wizualne. Możesz użyć przeszłych prognoz za pomocą wygładzania technik JavaScript w celu uzyskania wcześniejszych wartości prognoz opartych na technikach wygładzania, które używają tylko jednego parametru Holt, a metody Wintersa wykorzystują dwa i trzy parametry , dlatego nie jest łatwo wybrać optymalne, a nawet bliskie wartości optymalne przez próby i błędy w pa ramki. Jednokierunkowe wygładzenie podkreśla perspektywę krótkiego zasięgu, wyznacza poziom do ostatniej obserwacji i opiera się na warunku, że nie ma tendencji Regresja liniowa, która pasuje do linii najmniejszych kwadratów do danych historycznych lub przekształca dane historyczne, reprezentuje długi zasięg, który jest uwarunkowany podstawową tendencją Wyrównywanie wykładnicze liniowe Holta rejestruje informacje o najnowszej tendencji Parametry w modelu Holta to parametr poziomów, który powinien zostać zmniejszony, gdy wielkość zmiennych danych jest duża, a parametr trendu powinien Jeśli niedawny kierunek trendu jest poparty czynnikiem przyczynowym. Prognoza krótkoterminowa Zwróć uwagę, że każdy JavaScript na tej stronie zapewnia prognozę jednoetapową Prognoza Aby uzyskać prognozę dwustopniową wystarczy dodać prognozowaną wartość do koniec danych czasowych, a następnie kliknij przycisk Oblicz. Możesz kilkakrotnie powtórzyć ten proces, aby uzyskać potrzebne krótkoterminowe foreca sts.