المتوسط المتحرك يعلمك هذا المثال كيفية حساب المتوسط المتحرك لسلسلة زمنية في إكسيل. ويستخدم المتوسط المتحرك للتخلص من المخالفات (قمم ووديان) للتعرف بسهولة على الاتجاهات. 1. أولا، دعونا نلقي نظرة على السلاسل الزمنية لدينا. 2. من علامة التبويب بيانات، انقر فوق تحليل البيانات. ملاحظة: لا يمكن العثور على زر تحليل البيانات انقر هنا لتحميل الوظيفة الإضافية تولباس تولباك. .3 حدد متوسط النقل وانقر فوق موافق. .4 انقر في مربع نطاق الإدخال وحدد النطاق B2: M2. 5. انقر في المربع الفاصل الزمني واكتب 6. 6. انقر في المربع نطاق الإخراج وحدد الخلية B3. 8. رسم رسم بياني لهذه القيم. إكسلاناتيون: لأننا نقوم بضبط الفاصل الزمني الى 6، المتوسط المتحرك هو متوسط نقاط البيانات الخمس السابقة ونقطة البيانات الحالية. ونتيجة لذلك، يتم تمهيد قمم والوديان. يظهر الرسم البياني اتجاها متزايدا. لا يستطيع إكسيل حساب المتوسط المتحرك لنقاط البيانات الخمس الأولى لأنه لا توجد نقاط بيانات سابقة كافية. 9. كرر الخطوات من 2 إلى 8 للفاصل الزمني 2 والفاصل الزمني 4. الخاتمة: كلما زاد الفاصل الزمني، كلما تم تمهيد القمم والوديان. كلما كان الفاصل الزمني أصغر كلما اقتربت المتوسطات المتحركة من نقاط البيانات الفعلية. عند حساب متوسط متحرك قيد التشغيل، وضع المتوسط في الفترة الزمنية الوسطى منطقي في المثال السابق قمنا بحساب متوسط الفترات الزمنية الثلاثة الأولى ووضعنا وذلك بعد الفترة 3. كان يمكن وضع المتوسط في منتصف الفاصل الزمني من ثلاث فترات، وهذا هو، بجانب الفترة 2. هذا يعمل بشكل جيد مع فترات زمنية فردية، ولكن ليست جيدة حتى لفترات زمنية حتى. إذا أين نضع المتوسط المتحرك الأول عند M4 من الناحية الفنية، فإن المتوسط المتحرك سينخفض عند t 2.5، 3.5. ولتجنب هذه المشكلة نقوم بتلطيف المسافات باستخدام M 2. وهكذا نتمس القيم الملساء إذا قمنا بمتوسط عدد من المصطلحات فإننا نحتاج إلى تمهيد القيم الملساء يوضح الجدول التالي النتائج باستخدام M 4.A حاشية في بانكراتز (1983) ). في الصفحة 48، يقول: المتوسط المتحرك للتسمية غير صحيح من الناحية الفنية نظرا لأن معاملات ما قد تكون سلبية وقد لا تلخص الوحدة. ويستخدم هذا التصنيف بموجب الاتفاقية. بوكس و جينكينز (1976) يقول أيضا شيئا مماثلا. في الصفحة 10: المتوسط المتحرك للاسم مضلل بعض الشيء لأن الأوزان 1، - theta، - theta، لدوتس، - theta، التي تتضاعف كما، لا تحتاج إلى وحدة كاملة ولا تحتاج إلى أن تكون إيجابية. ومع ذلك، هذه التسميات هي في الاستخدام الشائع، وبالتالي نحن توظيفه. آمل أن يساعد هذا. إذا نظرتم إلى عملية ما يعني صفر: شت فاريبسيلونت theta1 فاريبسيلون كدوتس ثيتاق فاريبسيلون، ثم هل يمكن أن نعتبر الجانب الأيمن أقرب إلى المتوسط المتحرك المرجح لشروط فاريبسيلون، ولكن حيث لا تزن الأوزان إلى 1. لاحظ أن يمكن اعتبار كل قيمة يت كمتوسط متحرك مرجح لأخطاء التنبؤ القليلة الماضية. ويمكن العثور على تفسيرات مماثلة لهذا المصطلح في أماكن أخرى عديدة. (على الرغم من شعبية هذا التفسير، وأنا لا أعرف على وجه اليقين أن هذا هو أصل هذا المصطلح، ولكن على سبيل المثال ربما كان هناك في الأصل بعض العلاقة بين النموذج والتحرك المتوسط التمهيد.) لاحظ أن غرايم والش يشير في تعليقات أعلاه أن هذا قد يكون نشأت مع سلوتسكي (1927) ملخص أسباب عشوائية كمصدر للعمليات الدورية 1 هيندمان، ري أند أثاناسوبولوس، G. (2013) التنبؤ: المبادئ والممارسة. القسم 84. otextsfpp84. تم الوصول إليه في 22 سبتمبر 2013.
No comments:
Post a Comment