ديفيد، نعم، ويهدف مابريدوس للعمل على كمية كبيرة من البيانات. والفكرة هي أنه بشكل عام، وخريطة وتقليل وظائف mustn39t رعاية كم مصممي الخرائط أو عدد المخفضات هناك، that39s مجرد التحسين. إذا كنت تفكر مليا في الخوارزمية التي نشرت، يمكنك أن ترى أن المسألة لا شيء الذي مخطط يحصل على ما أجزاء من البيانات. وسيكون كل سجل المدخلات متاحة لكل عملية تخفيض التي تحتاج إليها. نداش جو K سبتمبر 18 12 في 22:30 في أفضل من المتوسط المتحرك فهم ليس خرائط لطيف ل مابريدوس نموذج منذ حسابه هو انزلاق نافذة أساسا على فرز البيانات، في حين مر هو معالجة نطاقات غير متقاطعة من البيانات التي تم فرزها. الحل أرى هو على النحو التالي: أ) لتنفيذ مخصص العرف لتكون قادرة على جعل قسمين مختلفين في اثنين من أشواط. في كل تشغيل المخفض الخاص بك سوف تحصل على نطاقات مختلفة من البيانات وحساب المتوسط المتحرك حيث مناسبة سأحاول توضيح: في أول تشغيل البيانات للمخفضات ينبغي أن يكون: R1: Q1، Q2، Q3، Q4 R2: Q5، Q6، Q7، Q8 . هنا سوف كاكلوات المتوسط المتحرك لبعض قس. في المدى التالي يجب أن تحصل على المخفضات الخاصة بك البيانات مثل: R1: Q1. Q6 R2: Q6. Q10 R3: Q10..Q14 و كاكلولات بقية المتوسطات المتحركة. ثم ستحتاج إلى تجميع النتائج. فكرة العرف المشارك أنه سيكون وضعين من العملية - في كل مرة تقسيم إلى نطاقات متساوية ولكن مع بعض التحول. في كسودوكود أنها سوف تبدو مثل هذا. التقسيم (كيشيفت) (ماكسكينوموفارتيتيونس) حيث: سيتم اتخاذ شيفت من التكوين. ماكسكي القيمة القصوى للمفتاح. أفترض للبساطة أنها تبدأ مع الصفر. ريكوردريدر، إمهو ليس حلا لأنه يقتصر على انقسام معين ولا يمكن أن تنزلق على حدود الانشقاقات. وهناك حل آخر هو تنفيذ المنطق المخصص لتقسيم بيانات المدخلات (وهو جزء من إنبوتفورمات). ويمكن القيام به للقيام 2 الشرائح المختلفة، على غرار التقسيم. الرد أفاتار سيب 17 12 12 في 8: 59 عند حساب متوسط متحرك الجري، ووضع المتوسط في الفترة الزمنية الوسطى منطقي في المثال السابق قمنا بحساب متوسط أول 3 فترات زمنية ووضعه بجانب الفترة 3. كنا يمكن أن توضع متوسط في منتصف الفاصل الزمني من ثلاث فترات، وهذا هو، بجانب الفترة 2. وهذا 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 نلمس القيم الملساء إذا قمنا بمتوسط عدد من المصطلحات فإننا نحتاج إلى تسهيل القيم الملساء يوضح الجدول التالي النتائج باستخدام M 4.6.2 المتوسطات المتحركة ما 40 إليكساليس ، الترتيب 5 41 في العمود الثاني من هذا الجدول، يظهر متوسط متحرك للنظام 5، يقدم تقديرا لدورة الاتجاه. والقيمة الأولى في هذا العمود هي متوسط الملاحظات الخمس الأولى (1989-1993)، والقيمة الثانية في العمود 5-ما هي متوسط القيم 1990-1994 وهكذا. كل قيمة في العمود 5-ما هي متوسط الملاحظات في فترة الخمس سنوات التي تركز على السنة المقابلة. لا توجد قيم للسنتين الأوليين أو العامين الماضيين لأننا لا نملك ملاحظتين على أي من الجانبين. في الصيغة أعلاه، العمود 5-ما يحتوي على قيم قبعة مع k2. لمعرفة ما يبدو عليه تقدير دورة الاتجاه، فإننا نرسمه مع البيانات الأصلية في الشكل 6.7. مؤامرة 40 إليكساليس، الرئيسية سسيدكوتال الكهرباء السكنية، يلب كوغوكوت. زلاب كوتيركوت 41 لينس 40 ما 40 إليساليس، 5 41. كول كوتريدكوت 41 لاحظ كيف أن الاتجاه (باللون الأحمر) هو أكثر سلاسة من البيانات الأصلية ويلتقط الحركة الرئيسية للسلسلة الزمنية دون كل التقلبات الطفيفة. ولا تسمح طريقة المتوسط المتحرك بتقديرات T حيث تكون t قريبة من نهايات السلسلة، وبالتالي لا يمتد الخط الأحمر إلى حواف الرسم البياني على أي من الجانبين. في وقت لاحق سوف نستخدم أساليب أكثر تطورا لتقدير دورة الاتجاه التي تسمح التقديرات بالقرب من النهاية. ويحدد ترتيب المتوسط المتحرك مدى نعومة تقدير دورة الاتجاه. بشكل عام، يعني النظام الأكبر منحنى أكثر سلاسة. يوضح الرسم البياني التالي تأثير تغيير ترتيب المتوسط المتحرك لبيانات مبيعات الكهرباء السكنية. المتوسطات المتحركة البسيطة مثل هذه هي عادة من ترتيب فردي (على سبيل المثال 3، 5، 7، وما إلى ذلك) وهذا هو حتى أنها متماثلة: في المتوسط المتحرك للنظام m2k1، هناك k الملاحظات السابقة، k الملاحظات في وقت لاحق والمراقبة الوسطى التي يتم حساب متوسطها. ولكن إذا كان m حتى، فإنه لن يكون متماثلا. المتوسطات المتحركة للمتوسطات المتحركة من الممكن تطبيق متوسط متحرك على المتوسط المتحرك. أحد أسباب القيام بذلك هو جعل المتوسط المتحرك متساويا في الترتيب. على سبيل المثال، قد نأخذ متوسطا متحركا من الترتيب 4، ثم نطبق متوسط متحرك آخر للطلب 2 على النتائج. وفي الجدول 6-2، تم ذلك في السنوات القليلة الأولى من بيانات إنتاج البيرة الفصلية الاسترالية. ber2 lt - ويندو 40 أوسبير، ستارت 1992 41 ma4 lt - ما 40 beer2، أوردر 4. سينتر فالس 41 ma2x4 lt - ما 40 beer2، أوردر 4. سينتر ترو 41 الترميز 2times4-ما في العمود الأخير يعني 4-ما تليها 2-ما. يتم الحصول على القيم في العمود الأخير من خلال اتخاذ متوسط متحرك من الترتيب 2 من القيم في العمود السابق. على سبيل المثال، القيمتين الأوليين في العمود 4-ما هي 451.2 (443410420532) 4 و 448.8 (410420532433) 4. القيمة الأولى في العمود 2times4-ما هي متوسط هذين: 450.0 (451.2448.8) 2. عندما يتبع 2-ما المتوسط المتحرك حتى النظام (مثل 4)، ويسمى متوسط متحرك تركز على النظام 4. وذلك لأن النتائج هي الآن متماثل. لنرى أن هذا هو الحال، يمكننا كتابة 2times4-ما على النحو التالي: بدء قبعة أمبير فراك بيغفراك (y y y y) فراك (y y y y) كبير أمبير فراك y frac14y frac14y frac14y frac18y. نهاية هو الآن المتوسط المرجح للرصدات، ولكنه متماثل. ومن الممكن أيضا توليفات أخرى من المتوسطات المتحركة. على سبيل المثال يتم استخدام 3times3-ما غالبا، ويتكون من متوسط متحرك من النظام 3 متبوعا بمتوسط متحرك آخر من النظام 3. بشكل عام، يجب أن يتبع النظام حتى ما من قبل ما حتى أمر ما لجعلها متماثلة. وبالمثل، ينبغي أن يتبع أمر ما الفردية من قبل ما الفردية ترتيب فردي. تقدير دورة الاتجاه مع البيانات الموسمية الاستخدام الأكثر شيوعا للمتوسطات المتحركة المتمركزة هو في تقدير دورة الاتجاه من البيانات الموسمية. النظر في 2times4-ما: قبعة فراك y frac14y frac14y frac14y frac18y. عند تطبيقه على بيانات ربع سنوية، يعطى كل ربع سنة نفس الوزن حيث تطبق الفترة األولى واألخيرة على نفس الربع في السنوات المتعاقبة. وبناء على ذلك، سيتم حساب متوسط التغير الموسمية، كما أن القيم الناتجة عن هذه القيم لن يكون لها تباين طفيف أو معدوم. ويمكن الحصول على تأثير مماثل باستخدام 2times 8-ما أو 2times 12-ما. وبوجه عام، فإن m 2 ما يعادل متوسط متحرك مرجح لترتيب m1 مع أخذ جميع الملاحظات 1m الوزن باستثناء المصطلحين الأول والأخير الذي يأخذ الأوزان 1 (2M). حتى إذا كانت الفترة الموسمية حتى و من أجل م، استخدم 2times م-ما لتقدير دورة الاتجاه. إذا كانت الفترة الموسمية غريبة وترتيب m، استخدم m-ما لتقدير دورة الاتجاه. على وجه الخصوص، يمكن استخدام 2 مرات 12-ما لتقدير دورة الاتجاه من البيانات الشهرية و 7-ما يمكن استخدامها لتقدير دورة الاتجاه من البيانات اليومية. ومن شأن الخيارات الأخرى لترتيب درجة الماجستير أن تؤدي عادة إلى تلوث تقديرات دورة الاتجاه بالموسمية في البيانات. مثال 6.2 تصنيع المعدات الكهربائية يبين الشكل 6.9 2 مرات 12-ما المطبقة على مؤشر أوامر المعدات الكهربائية. لاحظ أن الخط السلس لا يظهر موسمية وهو تقريبا نفس دورة الاتجاه هو مبين في الشكل 6.2 والتي تم تقديرها باستخدام طريقة أكثر تعقيدا بكثير من المتوسطات المتحركة. وأي خيار آخر لترتيب المتوسط المتحرك (باستثناء 24 و 36 وما إلى ذلك) قد يؤدي إلى خط سلس يظهر بعض التقلبات الموسمية. مؤامرة 40 إليسيكيب، يلاب كوت أوامر جديدة إندكسكوت. كول كوغرايكوت، الرئيسية تصنيع المعدات الكهربائية (منطقة اليورو) كوت 41 خطوط 40 أماه 40 إليسيكيب، النظام 12 41. كول كوريدكوت 41 المتوسطات المتحركة المرجح مجموعات من المتوسطات المتحركة تؤدي إلى المتوسطات المتحركة المرجح. على سبيل المثال، 2x4-ما ناقش أعلاه يعادل 5-ما المرجحة مع الأوزان التي قدمها فراك، فراك، فراك، فراك، فراك. وبصفة عامة، يمكن كتابة m-M المرجح كقيمة t k k a y y حيث k (m-1) 2 وتعطى الأوزان بواسطة النقاط والنقاط أك. من المهم أن الأوزان كل المبلغ إلى واحد وأنها متماثلة بحيث آج a. و M-ما بسيط هو حالة خاصة حيث جميع الأوزان تساوي 1M. والميزة الرئيسية للمتوسطات المتحركة المرجحة هي أنها تعطي تقديرا أكثر سلاسة لدورة الاتجاه. بدلا من الملاحظات دخول وترك الحساب بالوزن الكامل، يتم زيادة وزنها ببطء ثم انخفض ببطء مما أدى إلى منحنى أكثر سلاسة. وتستخدم على نطاق واسع بعض مجموعات محددة من الأوزان. وترد بعض هذه في الجدول 6.3.Hi كل، كانت الكامنة لفترة من الوقت تمرغ المعلومات، ولكن ركض في شيء أنا لست متأكدا من. نأمل شخص ما يمكن أن تساعد إم خلق أداة التنبؤ المبيعات في إكسيل. إم يريد مقارنة 12، 6، و 4 الشهر المتوسط المتحرك تركز. أنا فقط بحاجة إلى القليل من المساعدة من حيث وضع الصيغة، وأين وضعه. إيف أداء مجموعة من الحسابات الأخرى في ملفي الفعلي. كل هذه تعتمد على وضع هيئة السوق المالية بسبب المراجع، ولذا فإنني أحب بعض المساعدة للتأكد من الصيغ الخاصة بي هي في الأماكن الصحيحة (الفترة 6 أو 7. 12 أو 11 الخ). من الصعب قليلا بالنسبة لي ل كوتيسواليزكوت حيث أنها تحتاج إلى أن تكون على جدول بيانات - إيف ينظر أمثلة حيث يقوم الناس بإنشاء خلية x.5quot كبد، ولكن إذا كان ذلك ممكنا إد ترغب في تجنب ذلك. مثال البيانات المرفقة. التواريخ صحيحة (بداية صحيحة ونهاية الشهر)، مع شهر يونيو هو الشهر الأول إد ترغب في التنبؤ. تم إنشاء القيم الفعلية أمب لصق عشوائيا في. تجاهل رمز الشهر، والسنة - هناك هناك وظائف أخرى ل دي-تريند ديسوناليز البيانات، ووضعها مرة أخرى معا في وقت لاحق في التوقعات التي فعلت بالفعل في بلدي الملف الفعلي - كالكس الأخرى التي ذكرتها سابقا والتي تعتمد على مثال سما الملف: 12mCMA. xlsx لا تتردد في تحريره كما يحلو لك. إضافة تعليقات إلى الملف سيكون موضع تقدير كبير، حتى أستطيع أن أتعلم الملف الفعلي متاح عند الطلب إذا لزم الأمر. أيضا، نقاط المكافأة ومستوى ضخم من الامتنان إلى أي شخص يمكن أن تعطيني بعض المعلومات تساعدني على أي من التالية لجعل هذا أداة أكثر كفاءة: 1) إعداد هذا حتى أستطيع أن المكونات باستمرار في الأبدية على الدوام وعلى، دون الحاجة إلى تغيير بلدي صيغ صيغ أمبير في كل مرة أحصل على بيانات جديدة. 2) إعداده حتى أتمكن من تغيير بلدي المتوسط المتحرك تتحرك فترات على الطاير ونرى النتائج آسف لطول هذا المنصب، أردت فقط أن توفر أكبر قدر من المعلومات التوضيح أندور كما بوسيسبل نأمل أن تجعل من السهل على أي شخص على استعداد للمساعدة. شكر وقائي كبير لأي شخص يمكن أن يساعدني. ومن المؤكد بالتأكيد
No comments:
Post a Comment