Luokka MovingAverageModel. A liikkuva keskimääräinen ennustemalli perustuu keinotekoisesti rakennettuun aikasarjaan, jossa tietyn ajanjakson arvo korvataan kyseisen arvon keskiarvolla ja joidenkin aikaisempien ja seuraavien aikajaksojen arvojen avulla. Kuten olette arvannut kuvauksesta riippuen tämä malli sopii parhaiten aikasarjatietoihin eli tietoihin, jotka muuttuvat ajan myötä. Esimerkiksi useat yksittäisten osakekannan kartat osoittavat 20, 50, 100 tai 200 päivän liukuvaa keskiarvoa trendien näyttämiseksi. Koska tietyn ajan ennustearvo on keskimäärin edellisinä jaksoina, ennuste näyttää aina jäljessä joko lisääntyneistä tai laskevista havaittavissa olevista riippuvaisista arvoista. Esimerkiksi jos datasarjassa on havaittavissa nouseva suuntaus, niin liikkumaton keskiarvo ennuste antaa yleensä aliarvioida riippuvaisen muuttujan arvot. Liikkuva keskiarvo - menetelmällä on etulyöntiasema muihin ennustemalleihin, koska se tasoittaa huippuja ja t karkeita tai laaksoja havainnointijoukossa Kuitenkin sillä on myös useita haittoja Erityisesti tämä malli ei tuota todellista yhtälöä Siksi ei ole kaikki hyödyllistä keskipitkän pitkän aikavälin ennustustyökaluna Se voidaan luotettavasti käyttää ennustamaan yksi tai kaksi jaksoa tulevaisuuteen. Liikkuva keskimääräinen malli on erikoistapaus yleisempi painotettu liukuva keskiarvo Yksinkertainen liikkuva keskiarvo, kaikki painot ovat yhtä suuria. Koska 0 3 Tekijä Steven R Gould. Fields perinnöllinen class. MovingAverageModel Rakentaa uuden liikkuva keskimääräinen ennustamismalli. MovingAverageModel int period Rakentaa uuden liikkuvaa keskimääräistä ennustusmallia määritellyllä aikavälillä. getForecastType Palauttaa yhden tai kahden sanan nimen tämäntyyppisen ennustamismallin. init DataSet dataSet Käytetään liukuvan keskiarvon model. toStringin alustamiseen on mahdollista ohittaa nykyisen ennustamismallin tekstimuotoinen kuvaus, mukaan lukien mahdollisesti käytettävät johdetut parametrit. Menetelmät, luodaan uusi liikkuva keskimääräinen ennustamismalli Jotta rakennettava pätevä malli tulisi kutsua init ja siirtää tietojoukko, joka sisältää joukon datapisteitä, aikamuuttujan, joka on alustettu itsenäisen muuttujan tunnistamiseksi. Rakentaa uuden liikkuvaa keskimääräistä ennustetta malli, jossa käytetään samaa nimeä itsenäisenä muuttujana. Parametrit independentVariable - tässä mallissa käytettävä riippumattoman muuttujan nimi. Rakentaa uuden liikkuvaa keskimääräistä ennustemallia käyttämällä määritettyä ajanjaksoa Kelvollisen mallin rakentamiseksi sinun tulee soittaa init ja siirretään tietojoukko, joka sisältää sarjan datapisteitä, jolloin aika-muuttuja on alustettu itsenäisen muuttujan tunnistamiseksi. Kausittaista arvoa käytetään määrittämään liikkuvien keskiarvojen laskemiseen käytettävien havaintojen lukumäärä. Esimerkiksi 50 päivän liikkumaan keskimäärin, jos datapisteet ovat päivittäisiä havaintoja, niin ajanjakso olisi asetettava arvoon 50. Määräaikaa käytetään myös tulevien aikojen t hattua voidaan tehokkaasti ennustaa 50 päivän liukuva keskiarvo ei voi kohtuudella ennustaa yli 50 päivää sen viimeisen ajanjakson jälkeen, jolta tietoja on saatavilla. Tämä voi olla edullisempaa kuin esimerkiksi 10 päivän ajan, jossa voitiin vain kohtuudella ennustaa 10 päivää viimeisen ajanjakson jälkeen. Parametrikausi - liikkumavälin laskemiseen käytettävien havaintojen määrä. Rakentaa uuden liikkuvaa keskimääräistä ennustemallia käyttämällä kyseistä nimeä itsenäisenä muuttujana ja määrätylle ajanjaksolle. Parametrit independentVariable - tässä mallijaksossa käytettävä riippumattoman muuttujan nimi - liikkuvan keskiarvon laskemiseen käytettävien havaintojen määrä. Käytetty liikkuvan keskiarvomallin alustukseen Tätä menetelmää on kutsuttava ennen minkä tahansa luokan muuta menetelmää. liukuvan keskiarvon malli ei johda ennustamaan yhtälöä, tämä menetelmä käyttää syöttötietojen DataSet laskemaan ennustearvot kaikkien riippumattomien me variable. Specified by init - liittymässä ForecastingModel Overrides init luokassa AbstractTimeBasedModel Parametrit dataSet - havaintojen datasarja, jota voidaan käyttää ennustamomallin ennusteparametrien alustukseen. Palauttaa tämän tyyppisen ennustamomallin yhden tai kahden sanan nimen. Säilytä tämä lyhyt Pitkä kuvaus olisi toteutettava inString-menetelmässä. Tämä olisi ohitettava, jotta saadaan nykyisen ennustamismallin tekstimuotoinen kuvaus, mukaan lukien mahdollisuuksien mukaan käytetyt johdetut parametrit. Valittu toStringin avulla käyttöliittymän ennakointiModel Korvaa - luokkaan luokassa WeightedMovingAverageModel Palauttaa merkkijonoesitys nykyisestä ennustemallista ja sen parametrit. Mitkä ovat tärkeimmät edut ja haitat Simple Moving Average SMA: n käyttämisestä. Rahamäärän enimmäismäärä, jonka Yhdysvallat voi lainata Velkasumma luotiin toisen Liberty Bond Actin nojalla. korko, jolla talletuslaitos myöntää ylläpidettyjä varoja Yhdysvaltain kongressi hyväksyi vuonna 1933 pankkilain, jolla kiellettiin liikepankkien osallistuminen osakepääomaan investoinnissa. Ei-palkkasumma tarkoittaa mitä tahansa työpaikkaa kuin maatiloja, yksityisiä kotitalouksia ja voittoa tavoittelematonta sektoria. Yhdysvaltain työvaliokunta. Valuutan lyhennys tai valuutan symboli Intian rupia INR, Intian valuutta Rupee koostuu yhdestä. SIMPLE MOVING AVERAGE. Problems käyttämällä yksinkertaista liikkuvaa keskiarvoa ennustustyökaluna. Liikkuva keskiarvo on todellisten tietojen seuranta, mutta se on aina jäljessä. Liikkuva keskiarvo ei koskaan saavuta todellisten tietojen huipuja tai laaksoja. data. It voi kertoa teille paljon tulevaisuudesta. Tämä ei kuitenkaan tee liikkuvaa keskitasoa hyödytöntä sinun tarvitsee vain olla tietoinen sen ongelmista. LUE KUVAUS. AUDIO TRANSCRIPTION. S o yhteenvetona yksinkertaisen liukuvan keskiarvon tai yhden liukuvan keskiarvon suhteen olemme havainneet joitain ongelmia liikkuvan keskiarvon käyttämisessä ennustustyökaluna Liikkuva keskiarvo seuraa todellista tietoa, mutta se on aina jäljessä. Liikkuva keskiarvo ei koskaan päästä tosiasiallisten tietojen huipuihin tai laaksoihin, ja se ei todellakaan kerro suuresti tulevaisuudesta, koska se ennustaa vain yhtä aikaa etukäteen, ja tämän ennusteen oletetaan edustavan parasta arvoa tulevana ajanjaksona, yksi aika etukäteen, mutta se ei kerro teille paljon pidemmälle. Se ei tee yksinkertaista liikkuvaa keskiarvoa hyödytön, itse asiassa näet yksinkertaisia liikkuvia keskiarvoja.
No comments:
Post a Comment