Ennustaminen pehmentämismenetelmien avulla. Tämä sivusto on osa JavaScript E-Labs - opetuksen oppimisen kohteita. Muut JavaScript-sarjat luokitellaan tämän sivun MENU-osion eri käyttöalueiden mukaan. Aikasarja on havaintojen sarja, joka Tilataan aikanaan Lähellä otettujen tietojen kerääminen on jonkinlaista satunnaisvaihtelua Satunnaisvaihteluista johtuvien vaikutusten poistamisen vähentämiseen on olemassa menetelmiä Usein käytetyt tekniikat tasoittavat Näitä tekniikoita, kun niitä sovelletaan asianmukaisesti, paljastavat selkeämmin taustalla olevat trendit . Anna aikasarja Row-viisas sekvenssissä alkaen vasemmasta yläkulmasta ja parametrista s ja klikkaa sitten Laske - painiketta yhden jakson aikataulun ennustamiseksi. Pankkikentät eivät sisälly laskelmiin, mutta nollat ovat. Kun syötät tietosi siirryttäessä solusta soluun tietomatriisi, käytä Tab-näppäintä ei nuolta tai syötä avaimia. Aikasarjan ominaisuudet, joita tutkimukset voivat paljastaa Ng kaaviosta ennustettuihin arvoihin ja jäännöskäyttäytymiseen, ehtoennusteen mallinnukseen. Siirtymäluvut Keskimääräiset liikkeet ovat suosituimpia aikasarjan esikäsittelyn tekniikoita. Niitä käytetään satunnaisen valkoisen melun suodattamiseen datasta, aikasarjan tekemiseksi Pehmeämpi tai edes korostaa tiettyjä aikasarjojen sisältämiä informaatiokomponentteja. Exponential Smoothing Tämä on erittäin suosittu järjestelmä tasoitetun aikasarjojen tuottamiseksi, kun Moving-keskiarvot ovat aikaisemmat havainnot painotettuna yhtä suurina, Exponential Smoothing osoittaa eksponentiaalisesti laskevia painoja, kun havainto vanhenee Toisin sanoen viimeaikaisissa havainnoissa on suhteellisen enemmän painoa ennakoinnissa kuin vanhemmat havainnot. Double Exponential Smoothing on parempi käsitellä trendejä Triple Exponential Smoothing on parempi käsittelemään parabola suuntauksia. Eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo tasaus vakio a vastaa suunnilleen yksinkertainen Liikkuva pituuden keskiarvo, ts Ajanjaksolla n, jossa a ja n liittyvät toisiinsa. 2 n 1 OR n 2 - a a. Esimerkiksi eksponentiaalisesti painotettu liukuva keskiarvo tasoitusvakion ollessa 0 1 vastaa karkeasti 19 vuorokauden liukuvaa keskiarvoa 40 päivän yksinkertainen liukuva keskiarvo vastaa suunnilleen eksponentiaalisesti painotettua liikkuvaa keskiarvoa tasoitusvakion ollessa 0 04878. Holtin Lineaarinen eksponentiaalinen tasoittaminen Oletetaan, että aikasarja on ei-kausittainen mutta näyttää trendin Holtin menetelmä arvioi sekä nykyisen Taso ja nykyinen trendi. Huomaa, että yksinkertainen liikkuva keskiarvo on eksponentiaalisen tasoituksen erikoistapaus asettamalla liikkuva keskiarvo 2-Alpha Alpha: n kokonaislukuosaan. Useimmille yritystiedoille Alpha-parametri on pienempi kuin 0 40 Tehokas Kuitenkin, voidaan suorittaa ristikkohaku parametri-tilasta, jossa on 0 1 - 0 9, lisäyksin 0 1 Tällöin paras alfalla on pienin keskimääräinen absoluuttinen virhe MA-virhe. Miten vertaillaan useita tasoitusmenetelmiä Ovat numeerisia indikaattoreita arviointitekniikan tarkkuuden arvioimiseksi, yleisimmin lähestymistapa on useiden ennusteiden visuaalisen vertailun käyttäminen niiden tarkkuuden arvioimiseksi ja valinnan eri ennustemenetelmien välillä. Tässä lähestymistavassa on käytettävä tonttia, esim. Excel samassa kaaviossa Aikasarjamuuttujan alkuperäiset arvot ja ennustetut arvot useista eri ennustomenetelmistä, mikä helpottaa visuaalista vertailua. Voit ehkä käyttää aiempia ennusteita Smoothing Techniques JavaScriptin avulla saadaksesi aikaisemmat ennustearvot, jotka perustuvat tasoitusmenetelmiin, jotka käyttävät vain yhtä parametria Holt - ja Winters-menetelmät käyttävät vastaavasti kaksi ja kolme parametria, joten ei ole helppoa valita optimaalisia tai edes lähellä optimaalisia arvoja testeillä ja virheillä parametreille. Yksittäisen eksponenttien tasaus korostaa lyhyen kantaman näkökulmaa Asettaa tason viimeiseen havaintoon ja perustuu siihen ehtoon, että ei ole trendiä Lineaarinen regressi Ioni, joka sopii pienimmän neliösumman linjaan historiallisiin tietoihin tai muunnettuihin historiatietoihin, edustaa pitkää vaihtelua, joka on riippuvainen peruskehityksestä Holtin lineaarinen eksponentiaalinen tasoitus kerää tietoa viimeaikaisesta trendistä. Holtin mallin parametrit ovat taso-parametri, joka Tulisi pienentää, kun datamuutoksen määrä on suuri ja trendit - parametria olisi lisättävä, jos joitain tekijöitä tukee viimeaikainen trendisuunta. Suorittavat ennusteet Huomaa, että kaikilla tämän sivun JavaScript-toiminnoilla on yksi askel eteenpäin Ennuste Jos haluat saada kaksivaiheisen ennusteen, lisää vain ennustettu arvo loppusummaan ja klikkaa samaa Laske - painiketta. Voit toistaa tämän prosessin muutaman kerran saadaksesi tarvittavat lyhyen aikavälin ennusteet . Mikä on rivi Miten vertailla malleja. Kun olet asettanut useita erilaisia regressio - tai aikasarjan ennustamismalleja tiettyyn datasarjaan, sinulla on monia kriteereitä, joilla niitä voidaan käyttää Vertailussa. Error-toimenpiteet arvioinnissa juurten keskimääräinen neliövirhe, keskimääräinen absoluuttinen virhe, keskimääräinen absoluuttinen prosenttivirhe, keskimääräinen skaalattu virhe, keskimääräinen virhe, keskimääräinen prosentuaalinen virhe. Virhetoimenpiteet validointijaksossa, jos olet suorittanut näytteenottotestin Ditto. Residual diagnostics ja goodness-of-fit - testit tosiasiallisten ja ennustettujen arvojen jäännökset suhteessa aikaan suhteessa ennustettuihin arvoihin ja muihin muuttujiin jäljellä olevista autokorrelaatiokuvioista, ristikorrelaatiokuvioista ja testeistä normaalisti jakautuneista ääri - tai Vaikutusvaltaiset havainnointikokeet liiallisiin ajoihin, keskimääräisiin muutoksiin tai varianssien muutoksiin paljon asioita, jotka voivat olla OK tai ei OK. Laadulliset näkökohdat mallin intuitiivinen järkevyys, mallin yksinkertaisuus ja ennen kaikkea hyödyllisyys päätöksentekoon. Monia tontteja ja tilastoja ja huomioita huolestuttaa, on joskus vaikea tietää, mitkä vertailut ovat tärkeimpiä Mikä on todellinen bottom line. If th Joka on normaalisti etusijalla muihin verrattuna, se on juuren keskimääräinen neliöllinen virhe RMSE, joka on keskimääräisen neliövirheen neliöjuuri. Kun sitä säädetään virheen asteille virheen näytteen koolle miinusmallikertoimien lukumäärän mukaan, Se tunnetaan regressio - tai vakiovirheen standardivirheenä arvion perusteella regressioanalyysissä tai arvioidun valkoisen melun standardipoikkeamana ARIMA-analyysissä Tämä on tilastollinen arvo, jonka arvo on minimoitu parametrien estimointiprosessin aikana, ja se on tilastollinen Määrittää ennusteiden luotettavuusvälien leveyden. Se on alhaisempi ennustevirheen standardipoikkeaman tiheä alaraja, jos näyte on suuri ja riippumattomien muuttujien arvot eivät ole äärimmäisiä, joten ennusteelle 95 luotettavuusväli on Suunnilleen yhtä suuri kuin pisteen ennustettu plus - tai miinus 2 standardivirhe - on plus tai miinus kaksinkertainen regressioon verrattuna. Ea useita muita virheitä, joilla vertaillaan mallien suorituskykyä absoluuttisesti tai suhteellisesti. Keskimääräinen absoluuttinen virhe MAE mitataan myös samoissa yksiköissä kuin data, ja se on yleensä samanlainen, mutta hieman pienempi kuin Root mean squared error Se on vähemmän herkkä satunnaiselle erittäin suurelle virheelle, koska se ei neliä virheitä laskennassa Matemaattisesti haavoittuva yleensä löytää tämän helpompaa tilastotietoja ymmärtää kuin RMSE MAE ja MAPE alla eivät ole osa standardin regressio tuotos , Mutta niitä on yleisemmin havaittu aikasarjojen ennustamismenetelmien, kuten Statgraphicsin, tuotannossa. On suhteellisen helppo laskea ne Regressiin. Valitse vain mahdollisuus tallentaa jäljellä oleva taulukko laskentataulukkoon, luoda seuraavan kaavan sarake Jotta se laskee virheet absoluuttisesti tai absoluuttisesti prosentteina, ja soveltaa AVERAGE-funktiota. Keskimääräinen absoluuttinen prosentuaalinen virhe MAPE on myös usein hyödyllinen purpos Koska se on ilmaistu yleisellä prosenttiosuudella, mikä tekee jonkinlaisesta mielestä jopa sellaiselle henkilölle, jolla ei ole aavistustakaan siitä, mikä on suuri virhe myytyjen dollareiden tai myydystietokoneiden osalta. MAPE voidaan laskea vain sellaisten tietojen suhteen, On taatusti ehdottoman positiivinen, joten jos tämä tilasto puuttuu tuotoksestasi, jossa normaalisti odottaa näkevän sitä, on mahdollista, että se on tukahdutettu negatiivisten arvojen vuoksi. Keskimääräinen absoluuttinen skaalattu virhe MASE on toinen suhteellinen mitta Virhe, joka soveltuu vain aikasarjatietoihin. Se on määritelty mallin keskimääräiseksi absoluuttiseksi virheeksi jaettuna satunnaisvaroitus-ilman-drift-mallin keskiarvon absoluuttisella virheellä eli sarjan ensimmäisen eron keskiarvon absoluuttisella arvolla Siten se mittaa virheen suhteellisen vähenemisen verrattuna naiiviin malliin. Ihannetapauksessa sen arvo on huomattavasti alle 1. Tämä Rob Hyndmanin vuonna 2006 ehdottama tilastotieto on erittäin hyvä tarkastella, kun fitt Regression malleja ei-seulomäisiksi aikasarjatietoiksi Aikasarjojen regressiomallilla on mahdollista olla vaikuttava R-neliö ja silti alhaisempi kuin na ve - malli, kuten on osoitettu siinä, mitä sa-good-value-for-R - Neliösumman setit Jos sarjalla on vahva kausivaihtelu, vastaava tarkasteltava tilasto olisi keskimääräinen absoluuttinen virhe jaettuna kausivaihtelun keskiarvon absoluuttisella arvolla eli na ve kausimallin keskimääräisellä absoluuttisella virheellä, joka ennustaa, että arvo Tietyn ajanjakson arvo vastaa arvoa, jota on havainnut yhden kauden sitten. Keskivirhe ME ja keskimääräinen prosenttiosuusvirhe MPE, jotka ilmoitetaan joissakin tilastollisissa proseduureissa, ovat allekirjoitettuja virheitä, jotka osoittavat, ovatko ennusteet olleet puolueettomia - onko ne yleensä suhteettoman positiivisia Tai negatiivinen bias on normaalisti huono asia, mutta se ei ole pohjainen. Bias on yksi keskimääräisen neliövirheen osa - itse asiassa keskimääräinen neliövirhe on yhtä suuri kuin virheiden varianssi Neliö keskimääräisestä virheestä, joka on MSE VAR E ME 2 Jos yrität minimoida keskimääräinen neliövirhe, olet epäsuorasti pienentää virheitä ja virheiden varianssiä. Mallissa, joka sisältää vakioarvon, keskimääräinen neliö Virhe minimoidaan, kun keskivirhe on täsmälleen nolla, joten keskivirhe on aina oltava nolla arviointikauden aikana mallissa, joka sisältää vakioarvon Huomautus, kuten on raportoitu Statgraphics - ennustamismenetelmässä, keskimääräinen virhe arvioinnissa Voi olla hieman erilainen kuin nolla, jos malli sisälsi lokin muunnoksen vaihtoehtona, koska ennusteet ja virheet automaattisesti lukkiutuvat ennen tilastojen laskemista - katso alla. Palaa sivun yläosaan. Nurmikon keskiarvo on herkempi kuin muut Toimenpiteet satunnaiseen suuriin virheisiin neliöintiprosessi antaa kohtuuttoman painon erittäin suurille virheille Jos satunnaisen suuren virheen ei ole ongelmana ratkaisevassa tilanteessa, esim. Jos todelliset kustannukset Virheestä on karkeasti verrannollinen virheen kokoon, ei virheen neliöön, niin MAE tai MAPE voi olla merkityksellisempi kriteeri Monissa tapauksissa nämä tilastot vaihtelevat yhtenäisesti - malli, joka on parasta yhdellä Ne ovat myös parempia muille - mutta tämä ei ehkä ole tapaus, jossa virheen jakautuminen on ylittänyt. Jos yksi malli on parasta yhdellä toimenpiteellä ja toinen on parasta toiselle toimenpiteelle, ne todennäköisesti ovat melko samanlaisia keskimääräisten virheiden suhteen Tällaisissa tapauksissa luultavasti kannattaa painottaa joitakin muita kriteerejä mallien vertailuun - esimerkiksi yksinkertaisuuteen, intuitiiviseen kohtuullisuuteen jne. Todellisen keskiarvon neliövirhe ja keskimääräinen absoluuttinen virhe voidaan verrata vain malleihin, joiden virheet mitataan samassa Yksiköt, esim. Dollarit tai jatkuvat dollarit tai myydyt olut tapahtuvat tai mikä tahansa Jos yhden mallin virheet on säädetty inflaatiolle, kun taas toisen mallin virheet tai jos yhden mallin virheet ovat absoluuttisissa yksiköissä, kun taas toiset s ovat kirjautuneissa yksiköissä, th Eir - virhetoimenpiteitä ei voida suoraan verrata Tällaisissa tapauksissa molempien mallien virheitä on muunnettava vertailukelpoisiksi yksiköiksi ennen eri toimenpiteiden laskemista. Tämä tarkoittaa, että yhden mallin ennusteet muunnetaan samalle yksikölle kuin toiselle, poistamalla tai kumistamalla tai Mikä sitten vähentää nämä ennusteet todellisista arvoista virheiden saamiseksi vertailukelpoisissa yksiköissä ja laskea näiden virheiden tilastot Et voi saada samaa vaikutusta pelkästään virheilmoitusten sammuttamisella tai virheellisillä korjaamisella. Statgrafisissa käyttäjän määrittämä ennakointimenettely hoitaa Jälkimmäisistä laskutoimituksista oletusarvot ja niiden virheet muunnetaan automaattisesti takaisin syöttömuuttujan alkuperäisiin yksiköihin eli kaikki ennustemenetelmän mallivaihtoehtona tehdyt muutokset käännetään ennen kuin lasketaan analyysiraportin ja mallin mukaiset tilastot Vertailukertomus Muita menetelmiä Statgraphicsissa ja useimmissa Muut stat-ohjelmat eivät tee elämästä tätä helppoa. Palaa sivun yläosaan. Ei ole absoluuttista kriteeriä RMSE: n tai MAE: n hyvälle arvolle, se riippuu yksiköistä, joissa muuttujaa mitataan ja ennustetarkkuusasteella Mitattuna näissä yksiköissä, joita haetaan tietyllä sovelluksella. Yksiköiden valinnasta parhaimman mallisi RMSE tai MAE voidaan mitata zillion - tai yhden lukemattomina. Ei ole järkevää sanoa, että malli on hyvä huono, koska juuri Keskimääräinen neliövirhe on pienempi kuin x, ellei viitata tiettyyn täsmällisyyteen, joka on relevantti ennustehakemukselle. Ei ole absoluuttista standardia säädetyn R-neliön hyvälle arvolle. Jälleen riippuu tilannetta, Erityisesti signaali-kohina - suhteessa riippuvaisessa muuttujassa Joskus paljon signaalia voidaan selittää sopivalla datamuunnoksella ennen regressiomallin sovittamista Kun verrataan regressiomalleja, jotka käyttävät samaa depen Hitaammin muuttuva muuttuja ja sama arviointikausi, regression regressio vakiovirhe menee alhaiseksi, kun säädetty R-squared nousuu. Näin ollen mallilla, jolla on korkein säädetty R-squared, on alhaisin regressiovirhevirhe, ja voit yhtä hyvin Käytä R-neliöitä luokituksen kriteerinä. Kuitenkin verrattaessa regressiomalleja, joissa riippuvaiset muuttujat muunnettiin eri tavoin, esimer - kiksi eroteltuina toisessa tapauksessa ja toisistaan erottamattomina, kirjautuneena yhteen tapaukseen ja toisiinsa hajottamattomina tai joita käytettiin Eri havainnointijoukot arviointikaudeksi, R-neliö ei ole luotettava opas mallin laadulle Katso muistiinpanoja Mikä on hyvä arvo R-squaredlle? Älä hakkaa hiuksia malli, jonka RMSE on 3 25, ei ole merkittävästi parempi kuin Yksi, jonka RMSE on 3 32 Muista, että luottamusvälien leveys on verrannollinen RMSE: hen ja kysy itsellesi, kuinka paljon luottamusvälien leveyden suhteellinen lasku olisi havaittavissa Testi Saattaa olla hyödyllistä ajatella tätä prosentteina, jos yksi mallin RMSE on 30 alempi kuin toinen s, mikä on luultavasti erittäin merkittävä Jos se on 10 pienempi, se on luultavasti jonkin verran merkittävä Jos se on vain 2 parempaa, se on luultavasti Ei ole merkittävää Nämä erot ovat erityisen tärkeitä, kun kaupankäynnit pois mallin monimutkaisuudesta virhetoimenpiteitä vastaan ei todennäköisesti ole syytä lisätä muuta riippumatonta muuttujaa regressiomalliin RMSE: n pienentämiseksi vain muutamalla prosentilla. RMSE ja säädetyt R-neliölliset tilastot Jo nyt on vähäinen säätö kertoimien lukumäärän arvioimiseksi, jotta ne olisivat puolueettomia estimaattoreita, mutta mallien monimutkaisuuden tiukentaminen olisi todellakin pitänyt asettaa mallien valinnassa. Kehittynyt ohjelmisto automaattisen mallivalinnan osalta pyrkii yleensä minimoimaan virheitä, jotka Tällainen raskaampi seuraamus, kuten esimerkiksi Mallows Cp - tilasto, kertoo Akaike Information Criterion AIC: n tai Schwarz Bayesian Inform Aion Criterion BIC Miten nämä lasketaan ei kuulu nykyisen keskustelun piiriin, mutta riittää kun sanotaan, että kun tietokoneen sijasta valitset mallien, sinun pitäisi näyttää mieluummin malli, jossa on vähemmän parametreja, muita Asiat ovat suunnilleen yhtä suuret. Juuriston keskimääräinen neliövirhe on pätevä suhteellisen mallilaadun indikaattori vain, jos se voidaan luottaa Jos on näyttöä siitä, että malli on virheellisesti virheellinen, ts. Jos se epäonnistuu vakavasti sen taustalla olevien oletusten diagnostisissa testeissä tai Arvioidussa ajassa olevat tiedot on liikaa sovitettu, ts. Jos mallissa on suhteellisen suuri määrä parametreja asennettujen havaintojen lukumäärään ja sen vertaileva suorituskyky huononee pahasti validointijaksossa, sitten juuren keskimääräinen neliövirhe ja kaikki muut virhetoimenpiteet Arviointikaudella voi olla voimakkaasti diskontattu. Jos on näyttöä vain pienestä virheellisestä mallin määrityksestä - esim. Vaatimattomista autokorrelaation määristä Iduals - tämä ei kokonaan mitätöi mallia tai sen virhestatioita. Pikemminkin se viittaa vain siihen, että mallin hienosäätö on edelleen mahdollista. Esimerkiksi se voi osoittaa, että toinen viivästynyt muuttuja voitaisiin lisätä kannattavasti regressioon tai ARIMA-malliin Palaa sivun alkuun. Yritettäessä selvittää, onko arviointivaiheessa olevat virheet luotettavia, sinun on harkittava, onko tarkasteltava malli todennäköisesti ylittänyt tiedot. Onko sen olettamukset intuitiivisesti järkevää. Olisiko tämä helppo tai vaikea selittää Malli jollekulle Toimiiko ennakoidut piirustukset aiempien tietojen järkevään ekstrapolointiin Jos oletukset näyttävät kohtuullisilta, on todennäköisempää, että virhestatuksia voidaan luottaa kuin jos oletukset ovat kyseenalaisia. Jos mallissa on vain yksi tai kaksi Kuten satunnaisen kävelyn, eksponenttien tasoituksen tai yksinkertaisen regressiomallin, ja joka oli sovitettu kohtuulliseen tai suureen aikasarjatietojen näytteeseen, sanoa 30 observat Ioneja tai enemmän, on todennäköisesti epätodennäköistä, että ne ovat ylittäneet datan. Mutta jos sillä on monia parametreja suhteessa havaintojen lukumäärään arviointikaudella, ylitys on erilainen mahdollisuus Regressiomallit, jotka valitaan soveltamalla automaattisia mallivalikointitekniikoita, esim. Vaiheittaiset tai kaikki mahdolliset regressiot suurelle määrälle kritiikittömästi valittavia muuttujia ovat alttiita datan ylikuormitukselle, vaikka lopullisen mallin regressorien määrä onkin pieni. Karmista ohjattaessa ylitäytöstä, laske datapisteiden määrä arvioinnissa Ajanjakso arvioitavasta kertoimesta, mukaan lukien kausittaiset indeksit, jos ne on arvioitu erikseen samoista tiedoista. Jos arvioidun kertoimen kohdalla on alle 10 pistettä, on syytä varoittaa mahdollisuudesta ylimitoittaa. Haluat yhden yksittäisen parametrin, eli keskiarvon, arvioimiseksi. Tarkkaan ottaen riittävän näytekokoa Riippuen datan signaali / kohina - suhteesta, ratkaisun luonteen tai päättymisongelman ratkaisemiseksi sekä etukäteen tietämyksen siitä, onko mallin spesifikaatio oikea. Myös tehokkuusominaisuuksia saadaan samanaikaisesti moninkertaisten kertoimien arvioinnissa Samasta datasta huolimatta ajattelu datapisteiden osalta kertoimelle on kuitenkin edelleen hyödyllinen realiteettitarkastus erityisesti silloin, kun näytteen koko on pieni ja signaali on heikko Palaa sivun yläreunaan. Kun sovitetaan regressiomallit kausittaisiin aikasarjatietoihin ja käyttämällä Dummy-muuttujia kuukausittaisten tai neljännesvuosittaisten vaikutusten arvioimiseksi, sinulla saattaa olla vähän valinnanvaraa niiden parametrien lukumääristä, joita mallin pitäisi sisältää. Sinun on arvioitava kausivaihtelu jollain tavalla, vaikka näytteen määrä olisi pieni, ja sinun tulisi aina sisällyttää koko joukko, Eli don t poistaa valikoivasti kausittaisia dummioita, joiden kertoimet eivät poikkea merkittävästi nollasta Yleensä on hyvä olla vähintään 4 seasons worth da Ta olisi parempi, mutta pitkä historia ei välttämättä ole saatavilla tai riittävän relevantti nyt tapahtuvassa tilanteessa, ja ryhmän kausittaisten dummy-muuttujien käyttäminen yksikkönä ei aiheuta samanlaista ylilyönnitekijän riskiä kuin samanlainen regressorien määrä Jotka ovat satunnaismuuttujia, jotka on valittu suuresta joukosta ehdokkaita Jos on loogista, että sarjassa on kausivaihtelu, ei ole kysymys sen merkityksestä muuttujien, jotka mittaavat sitä. Jos olet kausittain mukautettu tiedot perustuvat omiin Historia, ennen regressiomallin sovittamista, sinun on laskettava kausivaihteluversiot lisäparametreina, jotka ovat periaatteessa samankaltaisia kuin dummy-muuttujia. Jos sinulla on muutama vuosi tietoa, jonka avulla työskentelet, on väistämätöntä jonkin verran liikaa tässä prosessissa ARIMA-malleja Ensi silmäyksellä vaatisi suhteellisen vähän parametreja kausiluonteisten mallien sovittamiseksi, mutta tämä on hieman harhaanjohtavaa. Kausiluonteisen ARIMA-mallin alusttamiseksi on arvioitava Vuoden 0 kausiluonteinen kuvio, joka on verrattavissa koko kausittaisten indeksien arvioimiseen liittyvästä ongelmasta. Yleensä väitetään, että kausittaista ARIMA-mallia tarvitaan enemmän vuodenaikojen tietoja kuin kausittaisen hajoamismallin sovittamiseksi. Vaikka yhden askeleen ennusteiden luottamusvälit perustuvat melkein kokonaan RMSE: ään, pitkän aikavälin ennusteiden luottamusvälien, jotka voidaan tuottaa aikasarjan mallien mukaan, riippuu voimakkaasti mallinnusoletuksista, erityisesti olettamuksista Trendi Joidenkin mallien luottamusvälit laajenevat suhteellisen hitaasti, kun ennustehorisontti on pidennetty esimerkiksi yksinkertaisilla eksponenttien tasoitusmalleilla, joilla on alhaiset alfa-arvot, yksinkertaiset liikkuvat keskiarvot, kausittaiset satunnaiskäyntimallit ja lineaariset trendimallit. Luottamusvälit laajenevat paljon nopeammin muiden lajien osalta Malleja, esim. Ei-seulomisia satunnaisia kävelymalleja, kausittaisia satunnaisia trendimalleja tai lineaarista eksponentiaalisen tasoituksen mo Dels Uskottavuusväli laajenee ei ole luotettava opas mallin laadulle, mikä on tärkeätä, mallin pitäisi tehdä oikeat oletukset siitä, miten tulevaisuuden epävarma on. On hyvin tärkeää, että mallin on läpäistävä erilaiset jäljellä olevat diagnostiset testit ja Silmämunalokokeet, jotta luotettavuusväliä pidemmälle aikavälille voidaan ottaa vakavasti. Palaa sivun yläosaan. Jos sinulla on ollut tilaisuus tehdä ristikonseptoinnin mallinäytteiden testaus, niin virhe toimii Validointikausi on myös erittäin tärkeä Teoriassa mallin suorituskyky validointijaksossa on paras opas sen tulevaisuuden ennustettavuudelle. Säilytys tässä on validointikausi, joka on usein paljon pienempi näyte kuin ennustejaksolla. Näin ollen se on Mahdollista, että malli voi epätavallisen hyvin tai huonosti tehdä validointikauden pelkästään onnettomuuden tai onnettomuuden vuoksi - esimerkiksi tekemällä oikea arvaus ennakoimattomasta noususta o R-taantuma lähitulevaisuudessa tai olemalla herkempi kuin muut mallit epätavalliseen tapahtumaan, joka tapahtuu validointikauden alussa. Jos sinulla ei ole tarpeeksi tietoa pitämään suurta ja edustavaa näytettä validointia varten, on todennäköisesti parempi Tulkita validointikauden tilastot laadukkaammin, jos ne aaltoilevat punaista lippua, joka koskee tilastojen mahdollisia epäluotettavuutta arviointikaudella. Tilastotietojen tilastollisia tilastotietoja, jotka Statgraphics raportoi arviointia ja validointia varten, ovat alkuperäisiä, muuttumattomia yksiköitä Jos Olet käyttänyt log-muunnosta mallin vaihtoehtona, jotta vähennettäisiin heteroskedastiakkuutta jäännöksissä, sinun pitäisi odottaa, että validointikauden virheet ovat paljon suuremmat kuin arvioinnissa. Tietenkin voit silti vertailla validointijaksotilastoja Mallit tässä tapauksessa Palaa sivun yläosaan. Joten rivi on, että sinun pitäisi painottaa suurin piirtein virhetoimenpiteitä Arviointikausi - useimmiten regressiota RMSE tai standardivirhe, joka on mallin suhteellisen monimutkaisuudella säädetty RMSE, mutta joskus MAE tai MAPE - verrattaessa mallien välillä MASE-tilasto antaa erittäin hyödyllisen todellisuuden tarkistuksen mallille Joka on sovitettu aikasarjatietoihin, on parempi kuin naiivi malli Jos ohjelmistosi pystyy laskemaan ne, voit myös tarkastella Cp: tä, AIC: ää tai BIC: tä, joka rankaisi voimakkaammin mallin monimutkaisuutta. Diagnoositestit, ristiintarkistustestit, jos saatavilla, ja laadulliset näkökohdat, kuten mallin intuitiivinen kohtuus ja yksinkertaisuus. Jäljellä olevat diagnostiikkatestit eivät ole rivejä - sinun ei pitäisi koskaan valita mallia A mallin B yli vain siksi, että malli A sai enemmän OK s sen jäljellä olevista testeistä Mitä mieluummin olisi pienempiä virheitä tai satunnaisia virheitä? Mallia, joka ei jätä joitakin jäljelle jääneitä testejä tai realiteettitarkistuksia vain vähäisessä määrin, todennäköisesti riippuu Parannuksia, kun taas malli on sellainen, että tällaiset testit pääsee olemaan tärkeämpiä, jota ei voi luottaa. Validointikauden tulokset eivät välttämättä ole viimeinen sana, koska näytteen koon antaminen on, jos malli A on hieman parempi validoinnissa Koko ajan 10, kun taas malli B on paljon parempi kuin 40-vuotiaiden arviointikausi. Tarkastelen tietoja tarkasti, jotta voisin selvittää, onko mallilla A on vain onnea validointikaudella. Lopuksi, muista, että KISS pitää sen yksinkertaisena. Jos kaksi mallia Ovat yleensä samankaltaisia virhestatioiden ja muun diagnostiikan kannalta, sinun pitäisi mieluummin yksinkertaisempi ja / tai helpommin ymmärrettävä. Yksinkertaisempi malli todennäköisesti on lähempänä totuutta, ja muut ovat yleensä helpommin hyväksyneet. Palaa Sivun yläreunassa. Kaikkien tiedot poistavat satunnaisvaihtelun ja näyttävät trendejä ja syklisiä komponentteja. Aikaa kerätyn datan keräämisessä on jonkinlaista satunnaisvaihtelua. Satunnaisvaihteluista johtuva vaikutus Usein käytetty tekniikka teollisuudessa tasoittaa Tämä tekniikka, kun sitä käytetään oikein, paljastaa selkeämmin taustalla olevan trendin, kausittaiset ja sykliset komponentit. Siinä on kaksi erillistä tasoitusmenetelmää. Arvostusmenetelmät. Exponential Smoothing Methods . Keskimääräiset laskentamenetelmät ovat yksinkertaisin tapa sujuvaa dataa varten. Ensin tutkitaan joitain keskiarvoistamismenetelmiä, kuten kaikkien aiempien tietojen yksinkertainen keskiarvo. Varastonhoitaja haluaa tietää, kuinka paljon tyypillinen toimittaja toimittaa 1000 dollarin yksikköinä. Hän ottaa Näyte 12 toimittajalta satunnaisesti, saaden seuraavat tulokset. Tietojen laskennallinen keskiarvo tai keskiarvo 10 Päällikkö päättää käyttää tätä tyypillisen toimittajan menojen arvioina. Tämä on hyvä tai huono estimaatti. On tapa arvioida, kuinka hyvä malli on. Me lasketaan keskimääräinen neliövirhe. Virheen todellinen summa on miinus arvioitu määrä. Virheen neliö on edellä oleva virhe, neliö. SSE on su M: n neliövirheistä. MSE on keskimääräinen neliövirheistä. MSE: n tuloksia esimerkiksi. Tulokset ovat virhe - ja neliösummia. Arvio 10. Kysymys siitä, voimmeko käyttää keskimääräistä ennakoitua tuloa, jos epäillään trendin A Katso alla oleva kaavio osoittaa selvästi, että emme saa tehdä tätä. Keskimääräinen painaa kaikki aiemmat havainnot yhtä lailla. Yhteenvetona todetaan, että. Kaikkien aiempien havaintojen keskimääräinen keskiarvo tai keskiarvo on vain hyödyllinen arvio ennusteesta, On suuntauksia, käytetään erilaisia arvioita, jotka pitävät trendin huomioon. Keskimääräinen painaa kaikki aiemmat havainnot yhtä. Esimerkiksi arvojen 3, 4, 5 keskiarvo on 4 Tiedämme tietenkin, että keskiarvo lasketaan lisäämällä kaikki Arvot ja summan jakaminen arvojen mukaan Toinen keino laskea keskiarvo on lisäämällä jokainen arvo jaettuna arvojen lukumäärällä tai. 3 3 4 3 5 3 1 1 3333 1 6667 4. Kertoimen 1 3 kutsutaan Paino Yleensä. Vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen vasen Vasen vasen vasen vasen Vasen Vasen Vasen Vasen Vasen Vasen Vasen Vasen Vasen Vasen Oikea painot ja tietenkin summa 1
No comments:
Post a Comment