การย้าย ค่าเฉลี่ย แบบจำลอง การคาดการณ์

การคาดการณ์การเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยขณะที่คุณอาจคาดเดาเรากำลังมองหาวิธีการดั้งเดิมบางอย่างในการคาดการณ์ แต่หวังว่าอย่างน้อยการแนะนำอย่างคุ้มค่าสำหรับประเด็นด้านคอมพิวเตอร์บางอย่างที่เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์ในสเปรดชีตในหลอดเลือดดำนี้เราจะดำเนินต่อไป เริ่มต้นที่จุดเริ่มต้นและเริ่มทำงานกับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่การคาดการณ์เฉลี่ยโดยเฉลี่ยทุกคนคุ้นเคยกับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยไม่คำนึงถึงว่าพวกเขาเชื่อหรือไม่ว่าพวกเขาเป็นนักศึกษาวิทยาลัยทุกคนทำตลอดเวลาคิดถึงคะแนนการทดสอบของคุณในหลักสูตรที่คุณกำลังจะไป มีการทดสอบสี่ครั้งในระหว่างภาคการศึกษา Let s สมมติว่าคุณมี 85 คนในการทดสอบครั้งแรกคุณจะทำนายคะแนนทดสอบที่สองคุณคิดอย่างไรว่าครูของคุณจะคาดการณ์คะแนนทดสอบต่อไปคุณคิดว่าเพื่อนของคุณอาจคาดเดาได้อย่างไร สำหรับคะแนนการทดสอบถัดไปคุณคิดว่าพ่อแม่ของคุณอาจคาดเดาคะแนนการทดสอบต่อไปของคุณได้โดยไม่ต้องพึ่งการทำร้ายทั้งหมดที่คุณอาจทำกับคุณ iends และพ่อแม่พวกเขาและครูของคุณมีแนวโน้มที่จะคาดหวังว่าคุณจะได้รับบางสิ่งบางอย่างในพื้นที่ของ 85 ที่คุณเพิ่งได้ดีตอนนี้ให้สมมติว่าแม้จะมีการโปรโมตตัวเองให้กับเพื่อน ๆ ของคุณ และตัวเลขที่คุณสามารถศึกษาได้น้อยกว่าสำหรับการทดสอบที่สองและเพื่อให้คุณได้รับ 73. ตอนนี้สิ่งที่ทุกคนกังวลและไม่แยแสคาดว่าคุณจะได้รับในการทดสอบที่สามของคุณมีสองวิธีมีโอกาสมากสำหรับพวกเขาในการพัฒนาประมาณการโดยไม่คำนึงถึง ไม่ว่าพวกเขาจะแบ่งปันกับคุณพวกเขาอาจพูดกับตัวเองว่าผู้ชายคนนี้มักจะเป่าควันเกี่ยวกับสมาร์ทของเขาเขาจะได้รับอีก 73 ถ้าเขาโชคดีอาจเป็นพ่อแม่จะพยายามที่จะสนับสนุนมากขึ้นและพูดว่าดีดังนั้น ไกลคุณได้รับ 85 และ 73 ดังนั้นบางทีคุณควรจะคิดเกี่ยวกับการเกี่ยวกับ 85 73 2 79 ฉัน don t รู้บางทีถ้าคุณได้ปาร์ตี้น้อยและ weren t wagging วีเซิลทั่วสถานที่และถ้าคุณเริ่มต้นทำ มากขึ้นการศึกษาที่คุณจะได้รับคะแนนสูงกว่าทั้งสองประมาณการเหล่านี้เป็นจริง การคาดการณ์โดยเฉลี่ยของการเคลื่อนที่เป็นอันดับแรกอันดับแรกใช้เฉพาะคะแนนล่าสุดของคุณที่จะคาดการณ์ประสิทธิภาพในอนาคตของคุณซึ่งเรียกว่าการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยโดยใช้ข้อมูลระยะเวลาหนึ่งวินาทีนอกจากนี้ยังเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ข้อมูลสองช่วงข้อมูล ว่าคนเหล่านี้ทั้งหมด busting ในใจที่ดีของคุณมีการจัดประเภทของ pissed คุณออกและคุณตัดสินใจที่จะทำดีในการทดสอบที่สามด้วยเหตุผลของคุณเองและใส่คะแนนที่สูงขึ้นในด้านหน้าของพันธมิตรของคุณคุณจะทดสอบและคะแนนของคุณเป็นจริง 89 ตอนนี้คุณมีการทดสอบครั้งสุดท้ายของภาคเรียนที่กำลังจะมาถึงและตามปกติแล้วคุณรู้สึกว่าจำเป็นที่จะต้องกระตุ้นให้ทุกคนคาดการณ์ว่าคุณจะทำอะไรในการทดสอบครั้งล่าสุดดีหวังว่าคุณจะได้เห็น รูปแบบขณะนี้เราหวังว่าคุณจะได้เห็นรูปแบบที่คุณเชื่อว่าเป็นสิ่งที่ถูกต้องที่สุดในขณะที่เราทำงานตอนนี้เรากลับไปที่ บริษัท ทำความสะอาดแห่งใหม่ซึ่งเริ่มต้นโดยน้องสาวที่ถูกแยกออกจากกันของคุณชื่อ Whistle ขณะที่เราทำงานคุณมีข้อมูลการขายที่ผ่านมา เราแสดงข้อมูลสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 ช่วงโดยรายการสำหรับเซลล์ C6 ควรเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C7 ถึง C11.Notice ค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนย้าย มากกว่าข้อมูลทางประวัติศาสตร์ล่าสุด แต่ใช้เวลาสามช่วงล่าสุดสำหรับการคาดการณ์แต่ละครั้งนอกจากนี้คุณควรสังเกตด้วยว่าเราไม่จำเป็นต้องทำการคาดการณ์ในช่วงที่ผ่านมาเพื่อพัฒนาการคาดการณ์ล่าสุดของเราซึ่งแน่นอนว่าแตกต่างจาก exponential smoothing model I ve รวมการคาดการณ์ที่ผ่านมาเพราะเราจะใช้พวกเขาในหน้าเว็บถัดไปเพื่อวัดความถูกต้องของการทำนายตอนนี้ฉันต้องการนำเสนอผลลัพธ์ที่คล้ายคลึงกันสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 ช่วงเวลารายการ C5 สำหรับเซลล์ควรเป็นตอนนี้ สามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C6 ถึง C11.Notice ตอนนี้มีเพียงสองชิ้นล่าสุดของข้อมูลที่ผ่านมาที่ใช้สำหรับการคาดการณ์แต่ละครั้งที่ฉันได้รวมไว้ d การคาดการณ์ที่ผ่านมาเพื่อวัตถุประสงค์ในการอธิบายและเพื่อใช้ในภายหลังในการตรวจสอบการคาดการณ์สิ่งอื่น ๆ บางอย่างที่มีความสำคัญต่อการสังเกตสำหรับระยะเวลาการเคลื่อนที่เฉลี่ยของ m-m เท่านั้นค่าข้อมูล m ล่าสุดมีการใช้เพื่อทำให้การคาดการณ์ไม่มีอะไรที่จำเป็น สำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยของระยะเวลา m-metric เมื่อทำการคาดการณ์ที่ผ่านมาสังเกตว่าการทำนายครั้งแรกเกิดขึ้นในช่วง m 1. ปัญหาเหล่านี้จะมีความสำคัญมากเมื่อเราพัฒนาโค้ดของเราการพัฒนาฟังก์ชัน Average Moving Average ตอนนี้เราจำเป็นต้องพัฒนาขึ้น รหัสสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามารถใช้ความยืดหยุ่นได้มากขึ้นโค้ดต่อไปนี้สังเกตว่าอินพุตเป็นจำนวนรอบระยะเวลาที่คุณต้องการใช้ในการคาดการณ์และอาร์เรย์ของค่าทางประวัติศาสตร์คุณสามารถจัดเก็บไว้ในสมุดงานที่คุณต้องการฟังก์ชั่น MovingAverage Historical, NumberOfPeriods เป็น Single Declaring และ initializing variables Dim Items เป็นตัวนับ Dim Variant เป็นจำนวนเต็ม Integer Dim เป็น Single Dim HistoricalSize As Integer Initializing variables Counter 1 Accumulation 0 การกำหนดขนาดของ Historical HistoricalSize. For Counter จำนวน 1 ต่อ NumberOfPeriods สะสมจำนวนที่เหมาะสมของค่าที่สังเกตก่อนหน้านี้สะสมสะสมข้อมูลประวัติ HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter. MovingAverage การสะสม NumberOfPeriods รหัสจะอธิบายในชั้นเรียนคุณต้องการวางตำแหน่งฟังก์ชันในสเปรดชีตเพื่อให้ผลของการคำนวณปรากฏขึ้นที่ควร เช่นต่อไปนี้ Class MovingAverageModel. A หมายถึงรูปแบบการคาดการณ์การเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยขึ้นอยู่กับชุดเวลาที่สร้างโดยเทียมซึ่งค่าในช่วงเวลาหนึ่ง ๆ จะถูกแทนที่ด้วยค่าเฉลี่ยของค่านั้นและค่าของช่วงเวลาก่อนหน้าและช่วงเวลาที่สำเร็จตามที่คุณคาดไว้ จากคำอธิบายรูปแบบนี้เหมาะที่สุดสำหรับข้อมูลชุดข้อมูลเช่นข้อมูลที่มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลาตัวอย่างเช่นแผนภูมิจำนวนมากของหุ้นแต่ละหุ้นในตลาดหุ้นแสดงเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20, 50, 100 หรือ 200 วันเพื่อแสดงแนวโน้ม เนื่องจากค่าคาดการณ์ของช่วงเวลาหนึ่ง ๆ คือค่าเฉลี่ยของช่วงเวลาก่อนหน้านี้การคาดการณ์จะล่าช้ากว่าการเพิ่มขึ้นหรือลดลงของค่าที่ขึ้นกับค่าที่สังเกตได้ตัวอย่างเช่นถ้าชุดข้อมูลมีแนวโน้มสูงขึ้นเรื่อย ๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ โดยทั่วไปแล้วการคาดการณ์โดยทั่วไปจะให้ค่าประมาณของตัวแปรที่ขึ้นอยู่กับค่าที่น้อยกว่าค่าเฉลี่ยของวิธีการเคลื่อนที่มีความได้เปรียบเหนือรูปแบบการพยากรณ์อากาศอื่น ๆ หยาบหรือหุบเขาในชุดของการสังเกต แต่ก็ยังมีข้อเสียหลายโดยเฉพาะอย่างยิ่งรุ่นนี้ไม่ได้ผลิตสมการที่เกิดขึ้นจริงดังนั้นจึงไม่ได้เป็นสิ่งที่มีประโยชน์เป็นเครื่องมือการคาดการณ์ระยะปานกลางมันสามารถเชื่อถือได้เท่านั้นที่จะใช้ในการคาดการณ์อย่างใดอย่างหนึ่ง หรือสองงวดในอนาคตแบบจำลองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นกรณีพิเศษของค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนักโดยทั่วไปในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายน้ำหนักทั้งหมดมีค่าเท่ากันตั้งแต่ 0 3 ผู้เขียน Steven R Gould. Fields สืบทอดมาจากคลาส. MovingAverageModelสร้างโครงสร้างใหม่ moving model การคาดการณ์โดยเฉลี่ย. MovingAverageModel int period จัดสร้างรูปแบบการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ช่วงเวลาที่ระบุ getForecastType ส่งคืนชื่อคำแบบหนึ่งหรือสองสำหรับการคาดการณ์ข้อมูล model. init DataSet ชุดข้อมูลนี้ใช้เพื่อเริ่มต้นโมเดลเฉลี่ยเคลื่อนที่ ถูกแทนที่เพื่อให้คำอธิบายแบบข้อความของรูปแบบการคาดการณ์ในปัจจุบันรวมทั้งที่เป็นไปได้ใด ๆ พารามิเตอร์ที่ได้มาใช้วิธีการรับมาจาก class สร้างแบบจำลองการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใหม่สำหรับรูปแบบที่ถูกต้องที่จะสร้างคุณควรเรียก init และส่งผ่านชุดข้อมูลที่มีชุดของจุดข้อมูลที่มีตัวแปรเวลาที่เตรียมใช้งานเพื่อระบุตัวแปรอิสระสร้างโครงร่างการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใหม่ โดยใช้ชื่อที่กำหนดให้เป็นตัวแปรอิสระตัวแปรอิสระ - ชื่อของตัวแปรอิสระที่จะใช้ในโมเดลนี้สร้างโมเดลการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ช่วงเวลาที่กำหนดสำหรับโมเดลที่ถูกต้องที่จะสร้างคุณควรเรียก init และส่งผ่านชุดข้อมูลที่ประกอบด้วยชุดข้อมูลที่มีตัวแปรเวลาที่เตรียมใช้งานเพื่อระบุตัวแปรอิสระค่างวดใช้เพื่อกำหนดจำนวนการสังเกตที่จะใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ตัวอย่างเช่นสำหรับ 50 วัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่จุดข้อมูลเป็นข้อสังเกตรายวันจากนั้นระยะเวลาควรตั้งค่าเป็น 50 ระยะเวลานี้ยังใช้เพื่อกำหนดจำนวนของระยะเวลาในอนาคต t หมวกสามารถคาดการณ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันเราจึงไม่สามารถคาดการณ์ได้อย่างถูกต้องด้วยระดับความแม่นยำสูงกว่า 50 วันนอกเหนือจากช่วงเวลาสุดท้ายที่ข้อมูลมีอยู่ซึ่งอาจเป็นประโยชน์มากกว่ากล่าวคือระยะเวลา 10 วัน, ซึ่งเราสามารถคาดการณ์ได้อย่างมีเหตุผลเพียง 10 วันหลังจากรอบระยะเวลาที่ผ่านมาระยะเวลาในการวัด - จำนวนการสังเกตที่จะใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้สร้างรูปแบบการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใหม่โดยใช้ชื่อที่ระบุว่าเป็นตัวแปรอิสระและช่วงเวลาที่กำหนด Parameters independentVariable - ชื่อของตัวแปรอิสระที่จะใช้ในช่วงเวลาของรูปแบบนี้ - จำนวนการสังเกตที่จะใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ค่าเริ่มต้นของโมเดลเฉลี่ยเคลื่อนที่วิธีนี้ต้องได้รับการเรียกก่อนวิธีการอื่นในคลาสตั้งแต่ โมเดลเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้มาสมการใด ๆ สำหรับการคาดการณ์วิธีนี้ใช้ DataSet อินพุทเพื่อคำนวณค่าพยากรณ์สำหรับค่าที่ถูกต้องทั้งหมดของไท ฉันตัวแปรที่ระบุโดย init ในอินเทอร์เฟซ ForecastingModel แทนที่พารามิเตอร์ init ในคลาส AbstractTimeBasedModel พารามิเตอร์ DataSet - ชุดข้อมูลการสังเกตที่สามารถใช้เพื่อเริ่มต้นพารามิเตอร์การคาดการณ์ของรูปแบบการคาดการณ์ย้อนกลับคำหนึ่งหรือสองชื่อของรูปแบบการคาดการณ์แบบนี้ สั้นนี้คำอธิบายอีกต่อไปควรจะดำเนินการในวิธี toString นี้ควรจะถูกแทนที่เพื่อให้คำอธิบายเกี่ยวกับต้นฉบับของรูปแบบการคาดการณ์ในปัจจุบันรวมทั้งที่เป็นไปได้ใด ๆ พารามิเตอร์ที่ได้รับใช้กำหนดโดย toString ในอินเตอร์เฟซ ForecastingModel แทนที่ ToString ในชั้น WeightedMovingAverageModel ส่งกลับ การแสดงสายของรูปแบบการคาดการณ์ในปัจจุบันและพารามิเตอร์ของมันการเคลื่อนย้ายวิธีการคาดการณ์เฉลี่ย Pros และ Cons. Hi LOVE โพสต์ของคุณสงสัยว่าคุณสามารถซับซ้อน futher เราใช้ SAP ในนั้นมีการเลือกคุณสามารถเลือกได้ก่อนที่จะเรียกใช้การคาดการณ์ของคุณ เรียกว่าการเริ่มต้นถ้าคุณเลือกตัวเลือกนี้คุณจะได้รับผลการคาดการณ์ถ้า คุณเรียกใช้การคาดการณ์อีกครั้งในช่วงเวลาเดียวกันและไม่ตรวจสอบการเริ่มต้นการเปลี่ยนแปลงผลฉันไม่สามารถคิดออกว่าการเริ่มต้นที่ทำฉันหมายถึงทางคณิตศาสตร์ซึ่งผลการคาดการณ์ที่ดีที่สุดคือการบันทึกและใช้เช่นการเปลี่ยนแปลงระหว่างสองไม่ได้ ในปริมาณที่คาดการณ์ แต่ใน MAD และข้อผิดพลาดสต็อกความปลอดภัยและปริมาณ ROP ไม่แน่ใจว่าถ้าคุณใช้ SAP. hi ขอบคุณสำหรับการอธิบายเพื่อประสิทธิภาพของมันเกินไปขอบคุณอีกครั้ง Jaspreet. Leave ตอบยกเลิก reply. About Shmula. Pete Abilla เป็นผู้ก่อตั้ง ของ Shmula และตัวละคร Kanban Cody เขาช่วย บริษัท ต่างๆเช่น Amazon, Zappos, eBay, Backcountry และอื่น ๆ ลดค่าใช้จ่ายและปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าเขาทำเช่นนี้ด้วยวิธีการที่เป็นระบบในการระบุจุดที่เจ็บปวดซึ่งส่งผลกระทบต่อลูกค้าและธุรกิจและ ส่งเสริมการมีส่วนร่วมอย่างกว้างขวางจาก บริษัท ร่วมของ บริษัท ในการปรับปรุงกระบวนการของตัวเองเว็บไซต์นี้เป็นชุดของประสบการณ์ที่เขาต้องการแบ่งปันกับคุณเริ่มต้นด้วยการดาวน์โหลดฟรี