Dodaj trend lub ruchomą średnią linię do wykresu Dotyczy: Excel 2018 Word 2018 PowerPoint 2018 Excel 2017 Word 2017 Outlook 2017 PowerPoint 2017 Więcej. Mniej Aby wyświetlić wykresy danych lub średnie kroczące na utworzonym wykresie. możesz dodać linię trendu. Można również rozszerzyć linię trendu poza rzeczywiste dane, aby pomóc przewidzieć przyszłe wartości. Na przykład kolejna liniowa tendencja prognozuje dwa kwartały przed sobą i wyraźnie wskazuje na tendencję wzrostową, która wygląda obiecująco na przyszłą sprzedaż. Możesz dodać trend do wykresu 2-D, który nie jest ułożony w stos, w tym obszar, pasek, kolumna, linia, czas, rozproszenie i bańka. Nie można dodać linii trendu do wykresu ułożonego, trójwymiarowego, radaru, wykresu kołowego, powierzchni lub pączka. Dodaj linię trendu Na wykresie kliknij serię danych, do której chcesz dodać linię trendu lub średnią ruchomą. Linia trendu rozpocznie się w pierwszym punkcie danych wybranych serii danych. Sprawdź pole linii trendu. Aby wybrać inny typ linii trendu, kliknij strzałkę obok linii trendu. a następnie kliknij Exponential. Prognoza liniowa. lub średnia dwugodzinna. Aby uzyskać dodatkowe linie trendu, kliknij Więcej opcji. Jeśli wybierzesz Więcej opcji. kliknij żądaną opcję w panelu Formatuj linię trendu w obszarze Opcje linii trendu. Jeśli wybierzesz wielomian. wprowadź najwyższą moc dla zmiennej niezależnej w polu zamówienia. Jeśli wybierzesz średnią ruchomą. wprowadź liczbę okresów używanych do obliczania średniej ruchomej w polu Okres. Wskazówka: Linia trendu jest najdokładniejsza, gdy jej wartość R-kwadratowa (liczba od 0 do 1, która pokazuje, jak blisko wartości szacunkowe dla linii trendu odpowiadają rzeczywistym danym) jest równa 1 lub zbliżona do 1. Po dodaniu linii trendu do danych , Excel automatycznie oblicza swoją wartość R-kwadrat. Możesz wyświetlić tę wartość na wykresie, zaznaczając wartość Wyświetl R-kwadrat na wykresie (Formatowanie panelu linii środkowej, opcje linii trendu). Więcej informacji na temat wszystkich opcji linii trendu można znaleźć w poniższych sekcjach. Linearna linia trendu Użyj tego typu linii trendu, aby utworzyć najlepiej pasującą linię prostą dla prostych liniowych zestawów danych. Twoje dane są liniowe, jeśli wzorzec w punktach danych wygląda jak linia. Linia trendu zazwyczaj pokazuje, że coś rośnie lub maleje w stałym tempie. Linearna linia trendu używa tego równania do obliczenia najmniejszych kwadratów pasujących do linii: gdzie m jest nachyleniem, a b jest punktem przecięcia. Następująca liniowa tendencja pokazuje, że sprzedaż lodówek konsekwentnie wzrosła w ciągu 8 lat. Zauważ, że wartość R-kwadrat (liczba od 0 do 1, która pokazuje, jak bardzo wartości szacunkowe dla linii trendu odpowiadają twoim faktycznym danym) wynosi 0,9792, co jest dobrym dopasowaniem linii do danych. Pokazując najlepiej dopasowaną linię zakrzywioną, ta linia trendu jest przydatna, gdy szybkość zmian w danych wzrasta lub maleje szybko, a następnie się wyrównuje. Logarytmiczna linia może używać wartości ujemnych i pozytywnych. Logarytmiczna linia trendu używa tego równania do obliczania najmniejszych kwadratów pasujących do punktów: gdzie cib są stałymi, a ln jest funkcją logarytmu naturalnego. Poniższa logarytmiczna tendencja przewiduje przewidywany wzrost populacji zwierząt na obszarze o stałej przestrzeni, gdzie liczba ludności wyrównała się w miarę zmniejszania się przestrzeni dla zwierząt. Zauważ, że wartość R-kwadrat wynosi 0,933, co jest relatywnie dobrym dopasowaniem linii do danych. Ta linia trendu jest przydatna, gdy twoje dane się zmieniają. Na przykład podczas analizowania zysków i strat w dużym zbiorze danych. Kolejność wielomianu można określić na podstawie liczby fluktuacji danych lub liczby zakrętów (wzgórz i dolin) na krzywej. Zazwyczaj wielomianowa linia trendu ma tylko jedno wzgórze lub dolinę, Zakon 3 ma jedno lub dwa wzgórza lub doliny, a Zakon 4 ma do trzech wzgórz lub dolin. Linia wielomianowa lub krzywoliniowa wykorzystuje to równanie do obliczenia najmniejszych kwadratów pasujących do punktów: gdzie b i są stałymi. Następująca wielomianowa linia trendu (jedno wzgórze) pokazuje zależność między prędkością jazdy a zużyciem paliwa. Zauważ, że wartość R-kwadrat wynosi 0,979, która jest bliska 1, więc linie dobrze pasują do danych. Pokazywanie zakrzywionej linii, ta linia trendu jest przydatna dla zestawów danych, które porównują pomiary, które wzrastają z określoną szybkością. Na przykład przyspieszenie samochodu wyścigowego w odstępach 1-sekundowych. Jeśli dane zawierają zero lub ujemne wartości, nie można utworzyć linii trendu mocy. Linia trendu siłowego wykorzystuje to równanie do obliczania najmniejszych kwadratów pasujących do punktów: gdzie cib są stałymi. Uwaga: ta opcja nie jest dostępna, jeśli dane zawierają wartości ujemne lub zerowe. Poniższy wykres pomiaru odległości przedstawia odległość w milach w sekundach. Linia trendu wyraźnie wskazuje na rosnące przyspieszenie. Zauważ, że wartość R-kwadrat wynosi 0,986, co jest prawie idealnie dopasowane do linii danych. Pokazując linię zakrzywioną, ta linia trendu jest przydatna, gdy wartości danych wzrastają lub spadają z ciągle rosnącymi stawkami. Nie można utworzyć wykładniczej linii trendu, jeśli dane zawierają zero lub ujemne wartości. Wykładnicza linia trendu używa tego równania do obliczania najmniejszych kwadratów dopasowanych przez punkty: gdzie cib są stałymi, a e jest podstawą logarytmu naturalnego. Następująca wykładnicza linia trendu pokazuje malejącą ilość węgla 14 w obiekcie w miarę jego starzenia się. Zauważ, że wartość R-kwadrat wynosi 0,990, co oznacza, że linia pasuje do danych niemal idealnie. Przenoszenie średniej linii trendu Ta linia trendu wyrównuje fluktuacje danych, aby wyraźniej pokazać wzór lub trend. Średnia ruchoma używa określonej liczby punktów danych (ustawionej przez opcję Okres), uśrednia je i wykorzystuje średnią wartość jako punkt w linii. Na przykład, jeśli okres jest ustawiony na 2, średnia z dwóch pierwszych punktów danych jest używana jako pierwszy punkt w średniej ruchomej linii trendu. Średnia z drugiego i trzeciego punktu danych jest używana jako drugi punkt w linii trendu itp. Średnia linia ruchoma używa tego równania: Liczba punktów w ruchomej średniej linii trendu jest równa całkowitej liczbie punktów w serii, minus numer określony dla okresu. Na wykresie punktowym linia trendu jest oparta na kolejności wartości x na wykresie. Aby uzyskać lepszy wynik, posortuj x wartości przed dodaniem średniej ruchomej. Następująca średnia krocząca linia trendu pokazuje wzór liczby sprzedanych domów w okresie 26 tygodni. Wykonywanie średnich i wykładniczych modeli wygładzania Jako pierwszy krok w wychodzeniu poza średnie modele, losowe modele spacerów i liniowe modele trendów, niesezonowe wzorce i trendy można ekstrapolować za pomocą modelu ruchomego lub wygładzającego. Podstawowym założeniem modeli uśredniania i wygładzania jest to, że szeregi czasowe są lokalnie stacjonarne z wolno zmieniającą się średnią. W związku z tym bierzemy średnią ruchomą (lokalną), aby oszacować aktualną wartość średniej, a następnie wykorzystać ją jako prognozę na najbliższą przyszłość. Można to uznać za kompromis pomiędzy modelem średnim a modelem losowego chodzenia bez dryftu. Ta sama strategia może zostać wykorzystana do oszacowania i ekstrapolacji lokalnego trendu. Średnia ruchoma jest często nazywana wersją quotsmoothedquot oryginalnej serii, ponieważ krótkoterminowe uśrednianie ma wpływ na wygładzenie nierówności w oryginalnej serii. Dostosowując stopień wygładzenia (szerokość średniej ruchomej) możemy mieć nadzieję na uzyskanie optymalnej równowagi między wydajnością modeli średniej i losowej. Najprostszym rodzajem modelu uśredniającego jest. Prosta (równo ważona) Średnia ruchoma: Prognoza wartości Y w czasie t1, która jest dokonywana w czasie t, jest równa prostej średniej z ostatnich obserwacji: (Tu i gdzie indziej będę używał symbolu 8220Y-hat8221 do stania dla prognozy szeregu czasowego Y dokonanego najwcześniej jak to możliwe wcześniej przez dany model.) Ta średnia jest wyśrodkowana w okresie t - (m1) 2, co oznacza, że oszacowanie średniej lokalnej będzie opóźniać się w stosunku do wartości rzeczywistej wartość średniej lokalnej o około (m1) 2 okresy. Tak więc, mówimy, że średni wiek danych w prostej średniej kroczącej wynosi (m1) 2 w stosunku do okresu, dla którego obliczana jest prognoza: jest to ilość czasu, o którą prognozy będą opóźniać się za punktami zwrotnymi w danych . Na przykład, jeśli uśrednisz 5 ostatnich wartości, prognozy będą o około 3 opóźnienia w odpowiedzi na punkty zwrotne. Zauważ, że jeśli m1, model prostej średniej ruchomej (SMA) jest równoważny modelowi chodzenia swobodnego (bez wzrostu). Jeśli m jest bardzo duże (porównywalne z długością okresu szacowania), model SMA jest równoważny modelowi średniemu. Podobnie jak w przypadku każdego parametru modelu prognostycznego, zwyczajowo koryguje się wartość k, aby uzyskać najlepsze dopasowanie do danych, tj. Średnio najmniejsze błędy prognozy. Oto przykład serii, która wydaje się wykazywać losowe fluktuacje wokół wolno zmieniającej się średniej. Po pierwsze, spróbujmy dopasować go do modelu losowego spaceru, który jest odpowiednikiem prostej średniej kroczącej z 1 słowa: model losowego spaceru bardzo szybko reaguje na zmiany w serii, ale czyniąc to, wybiera dużą część quota w tekście. dane (fluktuacje losowe), a także quotsignalquot (średnia miejscowa). Jeśli zamiast tego spróbujemy prostej średniej kroczącej z 5 terminów, otrzymamy gładszy zestaw prognoz: Pięciokrotna prosta średnia ruchoma daje znacznie mniejsze błędy niż model losowego spaceru w tym przypadku. Średni wiek danych w tej prognozie wynosi 3 ((51) 2), więc ma tendencję do pozostawania w tyle za punktami zwrotnymi o około trzy okresy. (Na przykład, pogorszenie koniunktury zdaje się mieć miejsce w okresie 21, ale prognozy nie zmieniają się aż do kilku kolejnych okresów.) Zwróć uwagę, że długoterminowe prognozy z modelu SMA są prostą poziomą, tak jak w przypadku losowego spaceru Model. Tak więc model SMA zakłada, że nie ma trendu w danych. Jednakże, podczas gdy prognozy z modelu losowego spaceru są po prostu równe ostatniej obserwowanej wartości, prognozy z modelu SMA są równe średniej ważonej ostatnich wartości. Limity ufności obliczone przez Statgraphics dla długoterminowych prognoz prostej średniej kroczącej nie stają się szersze wraz ze wzrostem horyzontu prognozy. To oczywiście nie jest poprawne Niestety, nie istnieje żadna podstawowa teoria statystyczna, która mówi nam, w jaki sposób przedziały ufności powinny poszerzyć się dla tego modelu. Jednak nie jest zbyt trudno obliczyć empiryczne szacunki limitów zaufania dla prognoz o dłuższym horyzoncie. Można na przykład skonfigurować arkusz kalkulacyjny, w którym model SMA byłby używany do prognozowania 2 kroków do przodu, 3 kroków do przodu itp. W próbie danych historycznych. Następnie można obliczyć standardowe odchylenia standardowe błędów w każdym horyzoncie prognozy, a następnie skonstruować przedziały ufności dla prognoz długoterminowych, dodając i odejmując wielokrotności odpowiedniego odchylenia standardowego. Jeśli spróbujemy 9-dniowej prostej średniej kroczącej, otrzymamy jeszcze bardziej wygładzone prognozy i większy efekt opóźniający: Średni wiek to teraz 5 okresów ((91) 2). Jeśli weźmiemy 19-dniową średnią kroczącą, średni wiek wzrośnie do 10: Należy zauważyć, że faktycznie prognozy są teraz opóźnione o punkty zwrotne o około 10 okresów. Jaka ilość wygładzania jest najlepsza dla tej serii Oto tabela, która porównuje ich statystyki błędów, w tym także średnią 3-dniową: Model C, 5-punktowa średnia ruchoma, daje najniższą wartość RMSE o niewielki margines w porównaniu z 3 - term i 9-term średnich, a ich inne statystyki są prawie identyczne. Tak więc, wśród modeli z bardzo podobnymi statystykami błędów, możemy wybrać, czy wolelibyśmy nieco większą reakcję, czy nieco większą płynność w prognozach. (Powrót do początku strony.) Browns Simple Exponential Smoothing (wykładniczo ważona średnia ruchoma) Opisany powyżej prosty model średniej ruchomej ma niepożądaną właściwość, że traktuje ostatnie k obserwacji równo i całkowicie ignoruje wszystkie poprzednie obserwacje. Intuicyjnie, przeszłe dane powinny być dyskontowane w bardziej stopniowy sposób - na przykład ostatnia obserwacja powinna mieć nieco większą wagę niż druga ostatnia, a druga ostatnia powinna mieć nieco większą wagę niż trzecia ostatnia; wkrótce. Wykonywany jest prosty model wygładzania wykładniczego (SES). Niech 945 oznacza stałą kwotową (liczbę od 0 do 1). Jednym ze sposobów napisania modelu jest zdefiniowanie serii L, która reprezentuje aktualny poziom (tj. Miejscową średnią wartość) serii oszacowanej na podstawie danych do chwili obecnej. Wartość L w czasie t jest obliczana rekurencyjnie z jego własnej poprzedniej wartości w następujący sposób: Zatem bieżącą wygładzoną wartością jest interpolacja między poprzednią wygładzoną wartością a bieżącą obserwacją, gdzie 945 kontroluje bliskość interpolowanej wartości do najnowszej. obserwacja. Prognoza na następny okres jest po prostu bieżącą wygładzoną wartością: Równoważnie, możemy wyrazić następną prognozę bezpośrednio w odniesieniu do wcześniejszych prognoz i poprzednich obserwacji, w dowolnej z następujących równoważnych wersji. W pierwszej wersji prognoza jest interpolacją między poprzednią prognozą a poprzednią obserwacją: w drugiej wersji następna prognoza jest uzyskiwana przez dostosowanie poprzedniej prognozy w kierunku poprzedniego błędu o wartość 945. jest błąd popełniony przy czas t. W trzeciej wersji prognozą jest ważona ruchoma średnia ważona wykładniczo (tj. Zdyskontowana) ze współczynnikiem dyskontowym 1- 945: Wersja interpolacyjna formuły prognostycznej jest najprostsza do zastosowania, jeśli wdraża się model w arkuszu kalkulacyjnym: pasuje on do pojedyncza komórka i zawiera odwołania do komórek wskazujące poprzednią prognozę, poprzednią obserwację i komórkę, w której przechowywana jest wartość 945. Należy zauważyć, że jeśli model 945 1, model SES jest równoważny modelowi chodzenia swobodnego (bez wzrostu). Jeśli 945 0, model SES jest równoważny modelowi średniemu, przy założeniu, że pierwsza wygładzona wartość jest równa średniej. (Powrót do początku strony.) Średni wiek danych w prognozie wygładzania prostego wykładniczego wynosi 1 945 w stosunku do okresu, dla którego obliczana jest prognoza. (To nie powinno być oczywiste, ale można je łatwo wykazać, oceniając nieskończoną serię.) Dlatego prosta prognoza średniej ruchomej ma tendencję do pozostawania w tyle za punktami zwrotnymi o około 1 945 okresów. Na przykład, gdy 945 0,5 opóźnienie wynosi 2 okresy, gdy 945 ± 0,2 opóźnienie wynosi 5 okresów, gdy 945 ± 0,1 opóźnienie wynosi 10 okresów, i tak dalej. Dla danego średniego wieku (to jest wielkości opóźnienia), prosta prognoza wygładzania wykładniczego (SES) jest nieco lepsza od prognozy prostej średniej ruchomej (SMA), ponieważ umieszcza względnie większą wagę w najnowszej obserwacji - ie. jest nieco bardziej obojętny na zmiany zachodzące w niedawnej przeszłości. Na przykład model SMA z 9 terminami i model SES z 945 0.2 mają średnią wieku 5 lat dla danych w swoich prognozach, ale model SES przykłada większą wagę do ostatnich 3 wartości niż model SMA i do w tym samym czasie nie ma on całkowicie 8220forget8222 o wartościach większych niż 9 okresów, jak pokazano na tym wykresie: Inną ważną zaletą modelu SES w porównaniu z modelem SMA jest to, że model SES używa parametru wygładzania, który jest nieustannie zmienny, dzięki czemu można go łatwo zoptymalizować za pomocą algorytmu quotsolverquot, aby zminimalizować błąd średniokwadratowy. Optymalna wartość 945 w modelu SES dla tej serii okazuje się być 0,2961, jak pokazano tutaj: Średni wiek danych w tej prognozie wynosi 10,2961 3,4 okresów, co jest podobne do 6-okresowej prostej średniej kroczącej. Prognozy długoterminowe z modelu SES są prostą poziomą. jak w modelu SMA i modelu chodzenia bez wzrostu. Należy jednak zauważyć, że przedziały ufności obliczone przez Statgraphics teraz rozchodzą się w rozsądny sposób, i że są one znacznie węższe niż przedziały ufności dla modelu losowego spaceru. Model SES zakłada, że seria jest w pewnym stopniu przewidywalna, podobnie jak model losowego spaceru. Model SES jest w rzeczywistości szczególnym przypadkiem modelu ARIMA. więc teoria statystyczna modeli ARIMA zapewnia solidną podstawę do obliczania przedziałów ufności dla modelu SES. W szczególności model SES jest modelem ARIMA z jedną niesezonową różnicą, terminem MA (1) i nie ma stałego okresu. inaczej znany jako model DAIMA (0,1,1) bez stałej wartości. Współczynnik MA (1) w modelu ARIMA odpowiada ilości 1-945 w modelu SES. Na przykład, jeśli dopasujesz model ARIMA (0,1,1) bez stałej do analizowanej tutaj serii, szacowany współczynnik MA (1) okaże się równy 0,7029, czyli prawie dokładnie jeden minus 0,2961. Możliwe jest dodanie do modelu SES założenia niezerowego stałego trendu liniowego. Aby to zrobić, po prostu określ model ARIMA z jedną niesezonową różnicą i terminem MA (1) ze stałą, tj. Model ARIMA (0,1,1) ze stałą. Prognozy długoterminowe będą miały tendencję równą średniej tendencji obserwowanej w całym okresie szacowania. Nie można tego zrobić w połączeniu z korektą sezonową, ponieważ opcje korekty sezonowej są wyłączone, gdy typ modelu jest ustawiony na ARIMA. Można jednak dodać stały, długotrwały trend wykładniczy do prostego modelu wygładzania wykładniczego (z korektą sezonową lub bez niego) za pomocą opcji korekty inflacji w procedurze prognozowania. Odpowiednia stopa inflacji (procent wzrostu) na okres może być oszacowana jako współczynnik nachylenia w liniowym modelu trendu dopasowany do danych w połączeniu z logarytmem naturalnym, lub może być oparty na innych, niezależnych informacjach dotyczących długoterminowych perspektyw wzrostu . (Powrót do początku strony.) Browns Linear (tzn. Podwójnie) Exponential Smoothing Modele SMA i modele SES zakładają, że nie ma żadnego trendu w danych (co jest zwykle w porządku lub przynajmniej nie jest zbyt złe dla 1- prognozy wyprzedzające, gdy dane są stosunkowo hałaśliwe) i mogą być modyfikowane w celu włączenia stałego trendu liniowego, jak pokazano powyżej. A co z trendami krótkoterminowymi Jeśli w serii pojawiają się zmienne stopy wzrostu lub cykliczny wzór, który wyraźnie odróżnia się od hałasu, i jeśli istnieje potrzeba przewidywania z wyprzedzeniem dłuższym niż 1 okres, wówczas można również oszacować trend lokalny. problem. Prosty model wygładzania wykładniczego można uogólnić, aby uzyskać model liniowego wygładzania wykładniczego (LES), który oblicza lokalne oszacowania zarówno poziomu, jak i trendu. Najprostszym modelem trendu zmiennym w czasie jest liniowy model wygładzania wykładniczego Browns, który wykorzystuje dwie różne wygładzone serie, które są wyśrodkowane w różnych punktach czasowych. Formuła prognozowania opiera się na ekstrapolacji linii przez dwa ośrodki. (Bardziej wyrafinowana wersja tego modelu, Holt8217s, jest omówiona poniżej.) Algebraiczna postać liniowego modelu wygładzania wykładniczego Brown8217, podobnie jak model prostego wykładniczego wygładzania, może być wyrażana w wielu różnych, ale równoważnych formach. "Norma" w tym modelu jest zwykle wyrażana następująco: Niech S oznacza serie wygładzone pojedynczo, otrzymane przez zastosowanie prostego wygładzania wykładniczego dla szeregu Y. Oznacza to, że wartość S w okresie t jest określona przez: (Przypomnijmy, że w prostym wygładzanie wykładnicze, to byłaby prognoza dla Y w okresie t1.) Następnie pozwól oznaczać wygładzoną podwójnie serię uzyskaną przez zastosowanie prostego wygładzania wykładniczego (używając tego samego 945) do serii S: Wreszcie, prognozy dla Y tk. dla każdego kgt1, jest podana przez: To daje e 1 0 (to jest trochę oszukiwać, i niech pierwsza prognoza równa się faktycznej pierwszej obserwacji), i e 2 Y 2 8211 Y 1. po którym prognozy są generowane za pomocą równania powyżej. Daje to takie same dopasowane wartości, jak formuła oparta na S i S, jeśli te ostatnie zostały uruchomione przy użyciu S 1 S 1 Y 1. Ta wersja modelu jest używana na następnej stronie ilustrującej połączenie wygładzania wykładniczego z korektą sezonową. Holt8217s Linear Exponential Smoothing Brown8217s Model LES oblicza lokalne szacunki poziomu i trendu, wygładzając najnowsze dane, ale fakt, że robi to za pomocą pojedynczego parametru wygładzania, nakłada ograniczenia na wzorce danych, które może dopasować: poziom i trend nie mogą się różnić w niezależnych stawkach. Model LES Holt8217s rozwiązuje ten problem, włączając dwie stałe wygładzania, jedną dla poziomu i drugą dla trendu. W każdej chwili t, jak w modelu Brown8217s, istnieje oszacowanie Lt poziomu lokalnego i oszacowanie T t trendu lokalnego. Tutaj są one obliczane rekurencyjnie od wartości Y obserwowanej w czasie t oraz poprzednich oszacowań poziomu i trendu za pomocą dwóch równań, które oddzielnie stosują wygładzanie wykładnicze. Jeżeli szacowany poziom i tendencja w czasie t-1 to L t82091 i T t-1. odpowiednio, wówczas prognoza dla Y tshy, która zostałaby dokonana w czasie t-1, jest równa L t-1 T t-1. Gdy obserwowana jest wartość rzeczywista, zaktualizowana estymacja poziomu jest obliczana rekurencyjnie poprzez interpolację między Y tshy i jej prognozą L t-1 T t-1, przy użyciu wag o wartości 945 i 1-945. Zmiana szacowanego poziomu, mianowicie L t 8209 L t82091. można interpretować jako hałaśliwy pomiar trendu w czasie t. Zaktualizowane oszacowanie trendu jest następnie obliczane rekursywnie przez interpolację pomiędzy L t 8209 L t82091 a poprzednim oszacowaniem trendu, T t-1. używając ciężarów 946 i 1-946: Interpretacja stałej wygładzania trendu 946 jest analogiczna do stałej wygładzania poziomu 945. Modele o małych wartościach 946 przyjmują, że trend zmienia się bardzo powoli w czasie, natomiast modele z większe 946 zakłada, że zmienia się szybciej. Model z dużym 946 uważa, że odległe jutro jest bardzo niepewne, ponieważ błędy w oszacowaniu trendów stają się dość ważne przy prognozowaniu na więcej niż jeden okres. (Powrót do początku strony.) Stałe wygładzania 945 i 946 można oszacować w zwykły sposób, minimalizując średni błąd kwadratowy prognoz 1-krokowych. Po wykonaniu tej czynności w Statgraphics, szacunkowe wartości wynoszą 945 0,3048 i 946 0,008. Bardzo mała wartość 946 oznacza, że model przyjmuje bardzo niewielką zmianę trendu z jednego okresu na następny, więc w zasadzie ten model próbuje oszacować długoterminowy trend. Analogicznie do pojęcia średniego wieku danych, które są używane do oszacowania lokalnego poziomu serii, średni wiek danych wykorzystywanych do oszacowania lokalnego trendu jest proporcjonalny do 1 946, chociaż nie jest dokładnie taki sam jak ten. . W tym przypadku okazuje się, że jest to 10.006 125. Nie jest to bardzo dokładna liczba, ponieważ dokładność oszacowania 946 wynosi 2182 tak naprawdę 3 miejsca po przecinku, ale jest tego samego ogólnego rzędu wielkości co wielkość próby 100, więc model ten uśrednia dość długą historię w szacowaniu trendu. Poniższy wykres prognozy pokazuje, że model LES szacuje nieco większy lokalny trend na końcu serii niż stały trend oszacowany w modelu SEStrend. Szacowana wartość 945 jest prawie identyczna z wartością uzyskaną przez dopasowanie modelu SES z trendem lub bez niego, więc jest to prawie ten sam model. Teraz, czy wyglądają one jak rozsądne prognozy dla modelu, który ma oszacować lokalny trend Jeśli wyobrazisz sobie 8220eyeball8221 ten wykres, wygląda na to, że lokalny trend spadł na końcu serii Co się stało Parametry tego modelu zostały oszacowane poprzez zminimalizowanie błędu kwadratów prognoz 1-krok naprzód, a nie prognoz długoterminowych, w którym to przypadku trend doesn8217t robi dużą różnicę. Jeśli wszystko, na co patrzysz, to błędy 1-etapowe, nie widzisz większego obrazu trendów w ciągu (powiedzmy) 10 lub 20 okresów. Aby uzyskać ten model lepiej dopasowany do ekstrapolacji danych przez gałkę oczną, możemy ręcznie dostosować stałą wygładzania trendu, aby wykorzystała krótszą linię podstawową do oszacowania trendu. Na przykład, jeśli zdecydujemy się ustawić 946 0,1, średnia wieku danych używanych do oszacowania trendu lokalnego wynosi 10 okresów, co oznacza, że uśredniamy trend w ciągu ostatnich 20 okresów. W tym przypadku wygląda wykres prognozy, jeśli ustawimy 946 0,1, zachowując 945 0,3. Jest to intuicyjnie uzasadnione dla tej serii, chociaż prawdopodobnie ekstrapolowanie tego trendu prawdopodobnie nie będzie dłuższe niż 10 okresów w przyszłości. A co ze statystykami błędów? Oto porównanie modeli dla dwóch modeli pokazanych powyżej oraz trzech modeli SES. Optymalna wartość 945. Dla modelu SES wynosi około 0,3, ale podobne wyniki (z odpowiednio mniejszą lub większą reaktywnością) uzyskuje się przy 0,5 i 0,2. (A) Holts linear exp. wygładzanie z alfa 0,3048 i beta 0,008 (B) Holts linear exp. wygładzanie z alfa 0.3 i beta 0.1 (C) Proste wygładzanie wykładnicze z alfa 0.5 (D) Proste wygładzanie wykładnicze z alfa 0.3 (E) Proste wygładzanie wykładnicze z alfa 0.2 Ich statystyki są prawie identyczne, więc naprawdę nie możemy dokonać wyboru na podstawie błędów prognozy 1-krokowej z wyprzedzeniem w próbie danych. Musimy odwołać się do innych kwestii. Jeśli mocno wierzymy, że oparcie obecnego szacunku trendu na tym, co wydarzyło się w ciągu ostatnich 20 okresów, ma sens, możemy postawić argumenty za modelem LES z 945 0,3 i 946 0,1. Jeśli chcemy być agnostyczni w kwestii, czy istnieje lokalny trend, to jeden z modeli SES może być łatwiejszy do wyjaśnienia, a także dałby więcej prognoz z centrum drogi na następne 5 lub 10 okresów. (Powrót do początku strony.) Który rodzaj ekstrapolacji trendów jest najlepszy: poziomy lub liniowy Dowody empiryczne sugerują, że jeśli dane zostały już skorygowane (w razie potrzeby) o inflację, może być nieostrożnością ekstrapolować krótkoterminowe liniowe trendy bardzo daleko w przyszłość. Dzisiejsze trendy mogą się w przyszłości zanikać ze względu na różne przyczyny, takie jak starzenie się produktów, zwiększona konkurencja i cykliczne spadki lub wzrosty w branży. Z tego powodu proste wygładzanie wykładnicze często zapewnia lepszą pozapróbkę, niż można by się było tego spodziewać, pomimo cytowania ekwiwalentnej tendencji poziomej. Tłumione modyfikacje trendów liniowego modelu wygładzania wykładniczego są również często stosowane w praktyce, aby wprowadzić nutę konserwatyzmu do swoich projekcji trendów. Model LES z tłumioną tendencją może być zaimplementowany jako specjalny przypadek modelu ARIMA, w szczególności modelu ARIMA (1,1,2). Możliwe jest obliczenie przedziałów ufności wokół długoterminowych prognoz generowanych przez modele wygładzania wykładniczego, poprzez uznanie ich za szczególne przypadki modeli ARIMA. (Uwaga: nie wszystkie programy poprawnie obliczają przedziały ufności dla tych modeli). Szerokość przedziałów ufności zależy od (i) błędu RMS modelu, (ii) rodzaju wygładzania (prostego lub liniowego) (iii) wartości (s) stałej (ów) wygładzania (-ych) i (iv) liczbę okresów, które prognozujesz. Ogólnie, interwały rozkładają się szybciej, gdy 945 staje się większy w modelu SES i rozkładają się znacznie szybciej, gdy stosuje się liniowy zamiast prostego wygładzania. Ten temat jest omówiony dalej w sekcji modeli ARIMA notatek. (Powrót do początku strony.) Proste średnie ruchy Wyróżniają się trendy Ruchome średnie (MA) to jeden z najpopularniejszych i często używanych wskaźników technicznych. Średnia ruchoma jest łatwa do wyliczenia, a raz wykreślona na wykresie jest potężnym wizualnym narzędziem do wyznaczania tendencji. Często słyszy się o trzech typach średniej ruchomej: prostym. wykładniczy i liniowy. Najlepszym miejscem do rozpoczęcia jest zrozumienie najbardziej podstawowej: prostej średniej ruchomej (SMA). Spójrzmy na ten wskaźnik i jak może pomóc przedsiębiorcom śledzić trendy w kierunku większych zysków. (Więcej informacji na temat średnich kroczących można znaleźć w naszym poradniku dotyczącym Forex). Linie trendów Nie ma pełnego zrozumienia średnich kroczących bez zrozumienia tendencji. Trend to po prostu cena, która nadal się rozwija w określonym kierunku. Istnieją tylko trzy rzeczywiste tendencje, które może następować zabezpieczenie: trendu wzrostowego. lub trend uparty, oznacza, że cena wzrasta. Spadek. lub spadek, oznacza, że cena jest niższa. Boczny trend. gdzie cena porusza się na boki. Ważne jest, aby pamiętać o trendach, że ceny rzadko poruszają się po linii prostej. Dlatego linie średniej ruchomej są używane, aby pomóc przedsiębiorcy w łatwiejszej identyfikacji kierunku trendu. (Więcej informacji na ten temat można znaleźć w sekcji Podstawy pasków Bollingera i przenoszenia średnich kopert: Dostrajanie popularnego narzędzia handlowego). Przenoszenie średniej budowy Definicja podręcznika średniej ruchomej jest średnią ceną za zabezpieczenie w określonym przedziale czasowym. Przyjmijmy przykładową popularność 50-dniowej średniej ruchomej. 50-dniową średnią ruchoma oblicza się, przyjmując ceny zamknięcia z ostatnich 50 dni każdego zabezpieczenia i dodaj je razem. Wynik obliczenia dodatkowego podzielony jest przez liczbę okresów, w tym przypadku 50. Aby codziennie obliczyć średnią ruchową, należy zastąpić najstarszy numer z ostatnią ceną zamknięcia i wykonać tę samą matematykę. Bez względu na to, jak długo lub krótko będzie średnia ruchoma, którą chcesz wydrukować, podstawowe obliczenia pozostaną takie same. Zmiana będzie dotyczyła liczby używanych przez Ciebie cen zamknięcia. Tak więc, na przykład, 200-dniowa średnia ruchoma to cena zamknięcia za 200 dni podsumowane razem, a następnie podzielona przez 200. Typy średnich kroczących, z dwudniowych średnich kroczących, do średnich kroczących 250 dni. Należy pamiętać, że do obliczenia średniej ruchomej musisz mieć pewną liczbę cen zamknięcia. Jeśli zabezpieczenie jest fabrycznie nowe lub ma zaledwie miesiąc, nie będziesz w stanie wykonać 50-dniowej średniej kroczącej, ponieważ nie będziesz mieć wystarczającej liczby punktów danych. Należy również zauważyć, że zdecydowaliśmy się na stosowanie cen zamknięcia w obliczeniach, ale średnie ruchome można obliczyć, stosując ceny miesięczne, ceny tygodniowe, ceny otwarcia, a nawet ceny w ciągu dnia. Rysunek 1 przedstawia prostą średnią ruchomą w Google Inc. Wykres 1 przedstawia przykład prostej średniej ruchomej na giełdzie Google Inc. (Nasdaq: GOOG). Niebieska linia oznacza 50-dniową średnią ruchoma. W powyższym przykładzie można zauważyć, że tendencja spadnie niższym od końca 2007 roku. Cena akcji Google spadła poniżej średniej 50-dniowej średniej ruchomej w styczniu 2008 roku i nadal spadała. Gdy cena przekracza średnią ruchomą, może być użyta jako prosty sygnał obrotu. Ruch poniżej średniej ruchomej (jak pokazano powyżej) sugeruje, że niedźwiedzie kontrolują akcję cenową i że aktywa prawdopodobnie będą się przemieszczać w dół. Odwrotnie, krzyż powyżej średniej ruchomej sugeruje, że byki są w stanie kontroli i że cena może być przygotowana do ruchu wyższego. (Przeczytaj więcej na temat cen akcji za pomocą trendów.) Inne sposoby wykorzystania średnich kroczących Średnie ruchome są używane przez wielu inwestorów, aby nie tylko identyfikować bieżący trend, ale także jako strategię wejścia i wyjścia. Jedna z najprostszych strategii polega na przekraczaniu dwóch lub więcej średnich kroczących. Podstawowy sygnał jest podawany, gdy średnia krótkoterminowa przecina powyżej lub poniżej średniej ruchomej długoterminowej. Dwie lub więcej średnich ruchomych pozwala zaobserwować trend długoterminowy w porównaniu z krótszą średnią kroczącą. Jest to również łatwa metoda określania, czy trend zyskuje na sile, czy też ma zamiar się odwrócić. (Więcej informacji na temat tej metody można znaleźć w dokumencie A Primer On The MACD). Rysunek 2: Średni ruch średnioterminowy i krótkoterminowy w Google Inc. Wykres 2 wykorzystuje dwa średnie ruchome, jeden długoterminowy (50-dniowy, pokazany przez niebieska linia), a druga krótszy termin (15-dniowy, zaznaczony czerwoną linią). Jest to ten sam wykres Google przedstawiony na rysunku 1, ale z dodatkiem dwóch średnich kroczących, aby zilustrować różnicę między dwiema długościami. Zauważysz, że 50-dniowa średnia krocząca wolniej dostosowuje się do zmian cen. ponieważ w obliczeniach wykorzystuje więcej punktów danych. Z drugiej strony, 15-dniowa średnia krocząca szybko reaguje na zmiany cen, ponieważ każda wartość ma większe znaczenie w obliczeniach ze względu na stosunkowo krótki horyzont czasowy. W takim przypadku, stosując strategię krzyżową, można by zaobserwować, że średnia z 15 dni przekroczy średnią ruchomą 50 dni jako pozycję dla pozycji krótkiej. Wykres 3: Trójmiesięczny Powyższy wykres przedstawia trzy miesiące wykresu Oil of United States (AMEX: USO) z dwoma prostymi ruchomymi średnimi. Czerwona linia jest krótszą, 15-dniową średnią kroczącą, podczas gdy niebieska linia reprezentuje dłuższą, 50-dniową średnią kroczącą. Większość przedsiębiorców wykorzysta krzyż krótkoterminowej średniej ruchomej powyżej długoterminowej średniej ruchomej, aby zainicjować długą pozycję i określić początek tendencji wzrostowej. (Więcej informacji na temat stosowania tej strategii w handlu Obligacja MACD). Wsparcie ustala się, gdy cena jest tendencyjna w dół. Jest moment, w którym presja sprzedaży ustępuje, a kupujący są skłonni wkroczyć. Innymi słowy, ustanowiono podłogę. Opór występuje, gdy cena jest tendencyjna w górę. Pochodzi moment, kiedy siła nabywcza maleje, a sprzedawcy zbliżają się. Stworzy to pułap. (Aby uzyskać więcej informacji na ten temat, przeczytaj Podstawy oporności wzmacniacza wzmacniającego.) W obu przypadkach średnia ruchoma może sygnalizować wczesny poziom wsparcia lub oporu. Na przykład, jeśli bezpieczeństwo dryfuje na niższym poziomie w ustalonej tendencji wzrostowej, nie byłoby zaskoczeniem, jeśli zobaczymy wsparcie na długoterminowej 200-dniowej średniej ruchomej. Z drugiej strony, jeśli cena spada do niższej wartości, wielu inwestorów będzie obserwować, jak stawka odbija się od oporu głównych średnich kroczących (50-dniowe, 100-dniowe, 200-dniowe SMA). (Więcej informacji na temat obsługi i odporności na identyfikację trendów można znaleźć w artykule Trend-Spotting With AccumulationDistribution Line). Podsumowanie Średnie ruchome to potężne narzędzia. Prosta średnia ruchoma jest łatwa do obliczenia, co pozwala na jej dość szybkie i łatwe wykorzystanie. Największą siłą ruchomą jest jego zdolność do pomocy traderowi w identyfikacji aktualnego trendu lub wykryciu możliwego odwrócenia trendu. Średnie ruchome mogą również identyfikować poziom wsparcia lub oporu dla bezpieczeństwa lub działać jako prosty sygnał wejścia lub wyjścia. Jak zdecydujesz się używać ruchomej średniej zależy wyłącznie od Ciebie. Beta jest miarą zmienności lub systematycznego ryzyka bezpieczeństwa lub portfela w porównaniu do rynku jako całości. Rodzaj podatku od zysków kapitałowych poniesionych przez osoby prywatne i korporacje. Zyski kapitałowe to zyski inwestora. Zamówienie zakupu zabezpieczenia z lub poniżej określonej ceny. Zlecenie z limitem kupna umożliwia określenie podmiotów gospodarczych i inwestorów. Reguła Internal Revenue Service (IRS), która umożliwia wycofanie bez kary z konta IRA. Reguła wymaga tego. Pierwsza sprzedaż akcji przez prywatną firmę do publicznej wiadomości. IPO są często wydawane przez mniejsze, młodsze firmy szukające. Wskaźnik zadłużenia to wskaźnik zadłużenia stosowany do pomiaru dźwigni finansowej przedsiębiorstwa lub wskaźnika zadłużenia używanego do pomiaru osoby. Peramalan merupakan dugaan terhadap permintaan yang akan datang berdasarkan pada beberapa variabel peramal, sering berdasarkan data deret waktu historis. Peramalan menggunakan teknik-teknik peramalan yang bersifat formalny maupun nieformalny (Gaspersz, 1998). Kegiatan peramalan merupakan bagan integral dari pengambilan keputusan manajemen. Peramalan mengurangi ketergantungan pada hal-hal yang belum pasti (intuitif). Peramalan memiliki sifat saling ketergantungan antar divisi atau bagian. Kesalahan dalam proyeksi penjualan akan mempengaruhi pada ramalan anggaran, pengeluaran operasi, arus kas, persediaan, dan sebagainya. Dua hal pokok yang harus diperhatikan dalam proses peramalan yang akurat dan bermanfaat (Makridakis, 1999): Pengumpulan dane yang relevan berupa informasi yang dapat menghasilkan peramalan yang akurat. Pemilihan teknik peramalan yang tepat yang akan memanfaatkan informasi dane yang diperoleh semaksimal mungkin. Terdapat dua pendekatan to melakukan peramalan yaitu den pendekatan kualitatif dan pendekatan kuantitatif. Metode peramalan kualitatif digunakan ketika data historis tidak tersedia. Metode peramalan kualitatif adalah metode subyektif (intuitif). Metode ini didasarkan pada informasi kualitatif. Dasar informasi ini dapat memprediksi kejadian-kejadian di masa yang akan datang. Keakuratan dari metode ini sangat subjektif (Materi Statistika, UGM). Metode peramalan kuantitatif dapat dibagi menjadi dua tipe, seria przyczynowa dan dan. Metode peramalan causal meliputi faktor-faktor yang berhubungan odróżnicowany yang diprediksi seperti analisis regresi. Peramalan seria czasowa merupakan metode kuantitatif dla menganalisis data masa lampau yang telah dikumpulkan secara teratur menggunakan teknik yang tepat. Hasilnya dapat dijadikan acuan dla peramalan nilai di masa yang akan datang (Makridakis, 1999). Model ten jest dostępny w różnych wersjach językowych, w tym w wersjach dla różnych modeli, model sedan i wiele innych modeli do modeli kangutanów i kanguranów. Peramalan harus mendasarkan analisisnya pada pola data yang ada. Empat pola dane yang lazim ditemui dalam peramalan (Materi Statistika, UGM): 1. Pola Poziome Pola ini terjadi bila dane berfluktuasi di sekitar rata-ratanya. Produk yang penjualannya tidak meningkat atau menurun selama waktu tertentu termasuk jenis ini. Struktur datanya dapat digambarkan sebagai berikut ini. Pole musiman terjadi bila nilai data dipengaruhi oleh faktor musiman (misalnya kuartal tahun tertentu, bulanan atau hari-hari pada minggu tertentu). Struktur datanya dapat digambarkan sebagai berikut ini. Pola ini terjadi bila data dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi jangka panjang seperti yang berhubungan den siklus bisnis. Struktur datanya dapat digambarkan sebagai berikut. Pole Trend teriady bila ada kenaikan atau penurunan sekuler jangka panjang dalam data. Struktur datanya dapat digambarkan sebagai berikut. Prognozowanie adalah peramalan atau perkiraan mengenai sesuatu yang belum terjadi. Ramalan yang dilakukan pada umumnya akan berdasarkan dane yang terdapat di masa lampa yang dianalisis z mengunakan metode-metode tertentu. Prognozowanie diupayakan dibuat dapat meminimumkan pengaruh ketidakpastian tersebut, dengan kata lainbertujuan mendapatkan ramalanyang bisa meminimumkan kesalahan meramal (błąd prognozy) yang biasanya diukur ze średnim bezwzględnym odchyleniem, bezwzględny błąd. dan sebagainya. Peramalan merupakan alant bantu yang sangat penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien (Subagyo, 1986). Peramalan permintaan memiliki karakteristik tertentu yang berlaku secara umum. Karakteristik ini harus diperhatikan for menilai hasil suatu proses peramalan permintaan dan metode peramalan yang digunakan. Karakteristik peramalan yaitu faktor penyebab yang berlaku di masa lai diasumsikan akan berlaku juga di masa yang akan datang, dan peramalan tak pernah sempurna, permintaan aktual selalu berbeda den permintaan yang diramalkan (Baroto, 2002). Penggunaan berbagai model peramalan akan memberikan nilai ramalan yang berbeda dan derajat dari galat ramalan (error forecast) yang berbeda pula. Seni dalam melakukan peramalan adalah memilih model peramalan terbaik yang mampidentifikasi dan menanggapi pola aktivitas historis dari data. Model modelu peramalan dapat dikelompokan ke dalam dua kelompok utama, yaitu metode kualitatif dan metode kuantitatif. Metode kuantitatif dikelompokkan ke dalam dua kelompok utama, yaitu intrinsik dan ekstrinsik. Metodymalne ditujukan dla peramalan terhadap produkować bar, pasar baru, proses baru, perubahan sosial dari masyarakat, perubahan teknologi, atau penyesuaian terhadap ramalan-ramalan berdasarkan metode kuantitatif. Model ten może być używany w modelach deret waktu (model serii czasowej). Model deret waktu yang populer dan umum diterapkan dalam peramalan permintaan adalah rata-rata bergerak (średnie ruchome), pemulusan eksponensial (Exponential Smoothing), dan proyeksi kecenderungan (Trend Projection). Model kantatatif ekstrinsik sering disebut juga sebagai model kausal, dan yang umum digunakan adalah model regresi (Regresja model przyczynowy) (Gaspersz, 1998). 1. Waga Średnie ruchome (WMA) Model rata-rata bergerak menggunakan sejumlah dane aktualne permintaan yang baru dla membangkitkan nilai ramalan dla permintaan di masa yang akan datang. metode rata-rata bergerak akan efektif diterapkan apabila permintaan pasar terhadap produk diasumsikan stabil sepanjang waktu. Metode rata-rata bergerak terdapat dua jenis, rata-rata bergerak tidak berbobot (Unweight Moving Averages) dan rata-rata bobot bergerak (Weight Beving Averages). Model rata-rata bobot bergerak lebih responsif terhadap perubahan karena dane dari periode yang baru biasanya diberi bobot lebih besar. Rumus rata-rata bobot bergerak yaitu sebagai berikut. 2. Pojedyncze wygładzanie wykładnicze (SES) Pole danych yang tidak stabil at atau perubahannya besar dan bergejolak umumnya menggunakan model pemulusan eksponensial (Exponential Smoothing Models). Metode Single Exponential Smoothing lebih cocok digunakan do meramalkan hal-hal yang fluktuasinya secara acak (tidak teratur). Peramalan menggunakan model pemulusan eksponensial rumusnya adalah sebagai berikut. Permasalahan umum yang dihadapi apabila menggunakan model pemulusan eksponensial adalah memilih konstanta pemulusan () yang diperirakan tepat. Nilai konstanta pemulusan dipilih di antara 0 dan 1 karena berlaku 0 lt lt 1. Apabila pola historis dari data aktualna licencja na to, co można osiągnąć w danym czasie, w innym miejscu, nilai yang dipilih adalah yang mendekati 1. Pole historis dari data aktual permintaan tidak berfluktuasi atau relatif stabil dari waktu ke waktu, yang dipilih adalah yang nilainya mendekati nol (Gaspersz, 1998). 3. Regresi Linier Modelka analityczna Regresi Linier adalah suata metode populer dla berbagai macam permasalahan. Menurut Harding (1974) dua variabel yang digunakan, variabel x dan variabel y, diasumsikan memiliki kaitan satu sam lain dan bersifat linier. Rumus perhitungan Regresi Linier yaitu sebagai berikut. Y hasil peramalan a perpotongan z sumbu tegak b menyatakan stok atau kemiringan garis regresi Ukuran Akurasi Peramalan Model model peramalan yang dilakukan kemudian divalidasi menggunakan sejumlah indikator. Indikator-indikator yang umum digunakan adalah rata-rata penyimpangan absolut (średnie bezwzględne odchylenie), rata-rata kuadrat terkecil (Mean Square Error), rata-rata persentase kesalahan absolut (Mean Absolute Percentage Error), validasi peramalan (Tracking Signal), dan Pengujian kestabilan (Moving Range). 1. Średnie odchylenie bezwzględne (MAD) Metode dla mengevaluasi metode peramalan menggunakan jumlah dari kesalahan-kesalahan yang absolut. Średnie bezwzględne odchylenie (MAD) mengukur ketepatan ramalan z merata-rata kesalahan dugaan (nilai absolut masing-masing kesalahan). MAD berguna ketika mengukur kesalahan ramalan dalam unit yang sam sebagai deret asli. Nilai MAD dapat dihitung z menggunakan rumus sebegai berikut. 2. Błąd średniego kwadratu (MSE) Błąd średniej kwadratowej (MSE) dla meteorytu dla mengevaluasi metode peramalan. Masing-masing kesalahan atau sisa dikuadratkan. Kemudian dijumlahkan dan ditambahkan den jumlah observasi. Pendekatan ini mengatur kesalahan peramalan yang besar karena kesalahan-kesalahan itu dikuadratkan. Metode to menghasilkan kesalahan-kesalahan sedang yang kemungkinan lebih baik dla kesalahan kecil, tetapi kadang menghasilkan perbedaan yang besar. 3. Średni bezwzględny błąd procentowy (MAPE) Średni bezwzględny błąd procentowy (MAPE) dihitung z menggunakan kesalahan absolut pada tiap periode dibagi z nilai observasi yang nyata untuk periode itu. Kemudian, merata-rata kesalahan persentase absolut tersebut. Pendekatan ini berguna ketika ukuran atau besar variabel ramalan itu penting dalam mengevaluasi ketepatan ramalan. MAPE mengindikasi seberapa besar kesalahan dalam meramal yang dibandingkan z nilai nyata. 4. Sygnał śledzący Validasi peramalan dilakukan z sygnałem śledzenia. Śledzenie sygnału adalah suatu ukuran bagaimana baiknya suatu peramalan memperkirakan nilai-nilai aktual. Nilai Tracking Signal dapat dihitung z menggunakan rumus sebegai berikut. Śledzenie sygnału yang positif menunjukan bahwa nilai aktualna wersja permintaan lebih besar daripada ramalan, sedangkan śledzący sygnał yang negatif berarti nilai aktualna wersja permintaan lebih kecil daripada ramalan. Śledzenie sygnału disebut baik apabila memiliki RSFE yang rendah, dan mempunyai pozytywny błąd yang sama banyak atau seimbang z powodu błędu ujemnego. sehingga pusat dari sygnał śledzenia mendekati nol. Sygnał śledzący yang telah dihitung dapat dibuat peta kontrolka dla melihat kelayakkan data di dalam batas kontrol atas dan batas kontrol bawah. 5. Ruchomy zakres (MR) Peta Moving Range dirancang dla membandingkan nilai permintaan aktualny z nilai peramalan. Data permintaan aktualna dibandingkan z nilai peramal pada periode yang sama. Peta tersebut dikembangkan ke periode yang akan datang hingga dapat dibandingkan data peramalan dengan permintaan aktual. Peta Moving Range digunakan to pengujian kestabilan sistem sebab-akibat yang mempengaruhi permintaan. Rumus perhitungan peta Moving Range adalah sebagai berikut. Jika ditemukan satu titik yang berada diluar batas kendali pada saat peramalan diverifikasi maka harus ditentukan apakah data harus diabaikan atau mencari peramal baru. Jika ditemukan sebuah titik berada diluar batas kendali maka harus diselidiki penyebabnya. Penemuan itu mungkin saja membutuhkan penyelidikan yang ekstensif. Jika semua titik berada di dalama batas kendali, diasumsikan bahwa peramalan permintaan yang dihasilkan telah cukup baik. Jika terdapat titik yang berada di luar batas kendali, jelas bahwa peramalan yang didapat kurang baik dan harus direvisi (Gaspersz, 1998). Kegunaan peta Moving Range isalah for melakukan verifikasi hasil peramalan najmniej kwadratowy terdahulu. Jika peta Moving Range menunjukkan keadaan diluar kriteria kendali. Hal ini berarti terdapat data yang tidak berasal dari sistem sebab-akibat yang sama dan i dibuang maka peramalan pun harus diulangi lagi. Skorzystaj z tego na ProfesorBisnis i skomentuj: Peramalan merupakan aktivitas fungsi bisnis yang memperkirakan penjualan dan penggunaan produkt sehingga produk-product itu dapat dibuat dalam kuantitas yang tepat. Peramalan merupakan dugaan terhadap permintaan yang akan datang berdasarkan pada beberapa variabel peramal, sering berdasarkan data deret waktu historis. Peramalan menggunakan teknik-teknik peramalan yang bersifat formalny maupun nieformalny (Gaspersz, 1998). Kegiatan peramalan merupakan bagan integral dari pengambilan keputusan manajemen. Peramalan mengurangi ketergantungan pada hal-hal yang belum pasti (intuitif). Peramalan memiliki sifat saling ketergantungan antar divisi atau bagian. Kesalahan dalam proyeksi penjualan akan mempengaruhi pada ramalan anggaran, pengeluaran operasi, arus kas, persediaan, dan sebagainya. Dua hal pokok yang harus diperhatikan dalam proses peramalan yang akurat dan bermanfaat Maaf mas numpang tanya. judul skripsi punya ku kan tentang 8220Potensi pergerakan penumpang pada bandara8221 itu kira2 model rumus pendekatan yang cocok dla menghitung potensi pergerakan tersebut yang akurat yang mana ya mas. trima kasih (mohon d balas yang secepatnya ya mas. trim) permisi pak, saya baru sa menulis tentang fungsi autokorelacja dla penentuan pola data seria czasowa apakah musiman, tren, atau stationer, di artikel berikut: datacomlink. blogspot201812data-mining-identifikasi-pola - data-time. html yang ingin saya tanyakan, apakah ada teknik lain dla mencari pola data szereg czasowy selain fungsi autokorelacja ya pak terima kasih mas sy mau tanya kalau peramalan ketersediaan bahan ke produsen menggunakan metode apasedangkan peramalan ketersediaan produkt ke konsumen menggunakan metode apaterimakasih Prognoza kalendarza nya bernilai negatif, gimana mas ditambah lagi dari semua metode eksponensial baik yang simple, holt, brown dan damped nilai MAE dan MAPEnya besar sekali diatas 200. Solusinya mas
No comments:
Post a Comment