R Mobile Media Previsione

Moving Average Introduzione Previsione. Come si può immaginare che stiamo guardando alcuni degli approcci più primitive di previsione. Ma si spera che questi sono almeno un'introduzione utile per alcuni dei problemi informatici relativi all'attuazione previsioni nei fogli di calcolo. In questo filone si continuerà avviando all'inizio e iniziare a lavorare con Moving previsioni medie. Spostamento previsioni medie. Tutti conoscono lo spostamento previsioni medie indipendentemente dal fatto che credono di essere. Tutti gli studenti universitari fanno loro tutto il tempo. Pensa ai tuoi punteggi dei test in un corso dove si sta andando ad avere quattro prove durante il semestre. Consente di assumere hai un 85 sul vostro primo test. Che cosa prevedere per il secondo punteggio test Cosa pensi che la tua insegnante di prevedere per il prossimo punteggio test Cosa pensi che i tuoi amici potrebbero prevedere per il prossimo punteggio test Cosa pensi che i tuoi genitori potrebbero prevedere per il prossimo punteggio del test Indipendentemente tutto il blabbing si potrebbe fare ai tuoi amici e genitori, e il vostro insegnante è molto probabile che si aspettano di ottenere qualcosa nella zona del 85 che avete appena ottenuto. Bene, ora lascia supporre che, nonostante la vostra auto-promozione per i tuoi amici, ti sopravvalutare se stessi e capire che si può studiare meno per la seconda prova e così si ottiene un 73. Ora, che sono tutti di interessati e indifferente andare a anticipare avrete sulla vostra terza prova ci sono due approcci molto probabili per loro di sviluppare una stima indipendentemente dal fatto che condivideranno con voi. Essi possono dire a se stessi, quotThis ragazzo è sempre soffia il fumo delle sue intelligenza. Hes andando ad ottenere un altro 73 se hes fortuna. Forse i genitori cercano di essere più solidali e dire, quotWell, finora youve acquistasti un 85 e un 73, quindi forse si dovrebbe capire su come ottenere circa una (85 73) 2 79. Non so, forse se l'avete fatto meno festa e werent scodinzolante la donnola tutto il luogo e se hai iniziato a fare molto di più lo studio si potrebbe ottenere una maggiore score. quot Entrambe queste stime sono in realtà in movimento le previsioni medie. Il primo sta usando solo il tuo punteggio più recente di prevedere le prestazioni future. Questo si chiama una previsione media mobile utilizzando uno periodo di dati. Il secondo è anche una previsione media mobile ma utilizzando due periodi di dati. Lascia supporre che tutte queste persone busting sulla vostra grande mente hanno sorta di voi incazzato e si decide di fare bene sulla terza prova per le proprie ragioni e di mettere un punteggio più alto di fronte al vostro quotalliesquot. Si prende il test e il punteggio è in realtà un 89 Tutti, compreso te stesso, è impressionato. Così ora avete la prova finale del semestre in arrivo e come al solito si sente il bisogno di pungolare tutti a fare le loro previsioni su come youll fare l'ultimo test. Beh, speriamo che si vede il motivo. Ora, si spera si può vedere il modello. Quale credi sia la più accurata Whistle mentre lavoriamo. Ora torniamo alla nostra nuova impresa di pulizie ha iniziato dal sorellastra estraniato chiamato Whistle mentre lavoriamo. Hai alcuni dati di vendita del passato rappresentata dalla sezione seguente da un foglio di calcolo. Per prima cosa presentiamo i dati per un periodo di tre movimento previsione media. La voce per cella C6 dovrebbe essere Ora è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C7-C11. Si noti come le mosse medi durante il più recente dei dati storici, ma utilizza esattamente i tre periodi più recenti disponibili per ogni previsione. Si dovrebbe anche notare che noi non veramente bisogno di fare le previsioni per i periodi precedenti al fine di sviluppare la nostra più recente previsione. Questo è sicuramente diverso dal modello di livellamento esponenziale. Ive ha incluso il predictionsquot quotpast perché li useremo nella pagina web successiva per misurare la previsione di validità. Ora voglio presentare i risultati analoghi per un periodo di movimento previsione media di due. La voce per cella C5 dovrebbe essere Ora è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C6-C11. Notate come ora solo i due più recenti pezzi di dati storici sono utilizzati per ogni previsione. Ancora una volta ho incluso il predictionsquot quotpast a scopo illustrativo e per un uso successivo nella convalida del tempo. Alcune altre cose che sono importanti per notare. Per un periodo di m-movimento previsione media solo il m valori dei dati più recenti sono usati per fare la previsione. Nient'altro è necessario. Per un periodo di m-movimento previsione media, quando si effettua predictionsquot quotpast, si noti che la prima previsione si verifica nel periodo m 1. Entrambi questi aspetti sarà molto significativo quando sviluppiamo il nostro codice. Sviluppare la Moving Average funzione. Ora abbiamo bisogno di sviluppare il codice per la previsione media mobile che può essere utilizzato in modo più flessibile. Il codice segue. Si noti che gli ingressi sono per il numero di periodi che si desidera utilizzare nella previsione e la matrice dei valori storici. È possibile memorizzare in qualsiasi cartella di lavoro che si desidera. Media mobile Funzione (storici, NumberOfPeriods) As Single Dichiarazione e inizializzazione delle variabili ARTICOLO Dim come variante Dim contatore come Integer Dim accumulo As Single Dim HistoricalSize come numero intero inizializzazione delle variabili contatore 1 Accumulo 0 Determinazione della dimensione della matrice storica HistoricalSize Historical. Count per il contatore 1 Per NumberOfPeriods accumulare il numero appropriato di più recenti valori precedentemente osservati accumulo accumulazione storica (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) media mobile accumulo NumberOfPeriods il codice verrà spiegato in classe. Si desidera posizionare la funzione sul foglio in modo che il risultato del calcolo appare dove dovrebbe come le medie following. Moving in R Al meglio della mia conoscenza, R non dispone di una funzione incorporata per calcolare le medie mobili. Utilizzando la funzione di filtro, tuttavia, siamo in grado di scrivere una breve funzione per medie mobili: Possiamo quindi utilizzare la funzione su tutti i dati: MAV (i dati), o MAV (dati, 11) se si desidera specificare un numero diverso di punti dati quello di default 5 plotting opere come previsto: plot (MAV (dati)). Oltre al numero di punti di dati su cui media, possiamo anche modificare l'argomento lati delle funzioni di filtro: sides2 utilizza entrambi i lati, sides1 utilizza solo valori del passato. Condividi questo: navigationAs Messaggio di navigazione commento navigazione commento che si definiscono la frequenza 24, presumo che si sta lavorando con 24 ore (al giorno) per ciclo e quindi avere circa 2 cicli nel set di dati storici. In generale si tratta di dati di esempio limitati ad avviare una previsione di serie temporali. Suggerirei di ottenere un po 'più di dati e quindi si può fare di nuovo il modello di previsione. I dati più si ha la meglio sarà catturare la stagionalità e valori futuri quindi previsti. Con limitate algoritmi automatici disponibili, come spesso auto. arima default qualcosa di simile a medie mobili. Il vostro set di dati merita qualcosa di meglio di medie mobili in quanto vi è una certa stagionalità del ciclo. Ci sono una serie di algoritmi di previsione che si potrebbe contribuire a ottenere la curva forward forma di cose migliori, come Holt-Winters o altri metodi di livellamento esponenziale potrebbero aiutare. Tuttavia, auto. arima è una scommessa abbastanza buona e (vorrei prima cercare di vedere quello che posso fare con questo). Ottenere maggiore quantità di dati e passando attraverso la stessa routine migliorerà il grafico. Personalmente, preferisco l'uso di previsioni sopra predire i dati sembra uscire un po 'più bello, così come il grafico come dimostra tuoi intervalli di confidenza. Nel codice, ho anche ampliato il set di dati un po 'copiando i due periodi così abbiamo ottenuto quattro periodi. Vedere il risultato qui sotto: ha risposto 11 Gennaio 13 ad 7:37 Jochem, questa domanda è abbastanza vecchio, ci potrebbero essere stati alcuni cambiamenti nei pacchetti da quando hai scritto la tua risposta. Ma quando provo il vostro codice, ho ancora ottenere una media mobile semplice nelle previsioni. Quelle linee swigly nel grafico non sono presenti nella mia uscita. Ho aggiunto un paio di più periodi, ma che sembra solo per fare il grafico codice più liscia sensor2 lt - runif (240) del campione (0:10, 240, sostituire T) sensor2 ts LT - (sensor2, Freq 24) fit2 LT - auto. arima (sensor2) fcast2 lt - previsione (fit2) Vista (fcast2) plot (fcast2) ndash Aakash Gupta 18 novembre 15 alle 4:55 auto. arima () restituisce il miglior modello ARIMA in base ad una AIC, AICC o il valore BIC. Sulla base di set di dati del valore che ha probabilmente scelto un ARMA (1,0) o AR (1) modello che, come potete vedere tende a tornare verso la media molto rapidamente. Questo sarà sempre accadere con un (1) Modello AR nel lungo periodo e quindi non è molto utile se si desidera prevedere più di un paio di passi avanti. Si potrebbe guardare montaggio di un diverso tipo di modello forse analizzando la ACF e PACF dei vostri dati di valore. Si sarebbe quindi bisogno di controllare per vedere se il modello alternativo è una buona misura per i dati. risposto 23 marzo 14 alle 15:15