R Bevegelig Gjennomsnitt Forutsigelse

Flytte gjennomsnittlig prognose Innledning. Som du kanskje tror vi ser på noen av de mest primitive tilnærmingene til prognoser. Men forhåpentligvis er disse minst en verdig innføring i noen av databehandlingsproblemene knyttet til implementering av prognoser i regneark. I denne veinen vil vi fortsette med å starte i begynnelsen og begynne å jobbe med Moving Average prognoser. Flytte gjennomsnittlige prognoser. Alle er kjent med å flytte gjennomsnittlige prognoser, uansett om de tror de er. Alle studenter gjør dem hele tiden. Tenk på testresultatene dine i et kurs der du skal ha fire tester i løpet av semesteret. La oss anta at du fikk en 85 på din første test. Hva vil du forutsi for din andre testscore Hva tror du at læreren din ville forutsi for din neste testscore Hva tror du dine venner kan forutsi for din neste testscore Hva tror du at foreldrene dine kan forutsi for neste testresultat uansett om alt det du kan gjøre med dine venner og foreldre, de og din lærer er veldig sannsynlig å forvente deg å få noe i området av 85 du nettopp har fått. Vel, nå kan vi anta at til tross for selvforfremmelse til vennene dine, overestimerer du deg selv og figurerer du kan studere mindre for den andre testen, og så får du en 73. Nå er det alle de bekymrede og ubekymrede går til Forvent deg at du kommer på den tredje testen. Det er to svært sannsynlige tilnærminger for dem å utvikle et estimat, uansett om de vil dele det med deg. De kan si til seg selv, at denne fyren alltid blåser røyk om hans smarts. Hes kommer til å få en annen 73 hvis han er heldig. Kanskje foreldrene vil prøve å være mer støttende og si, quote, så langt har du fått en 85 og en 73, så kanskje du burde finne på å få en (85 73) 2 79. Jeg vet ikke, kanskje hvis du gjorde mindre fest og werent vevet vasselen over alt, og hvis du begynte å gjøre mye mer å studere, kan du få en høyere score. quot Begge disse estimatene flytter faktisk gjennomsnittlige prognoser. Den første bruker bare din siste poengsum for å prognose din fremtidige ytelse. Dette kalles en flytende gjennomsnittlig prognose ved hjelp av en periode med data. Den andre er også en flytende gjennomsnittlig prognose, men bruker to perioder med data. La oss anta at alle disse menneskene bråser på ditt store sinn, har slags pisset deg av og du bestemmer deg for å gjøre det bra på den tredje testen av dine egne grunner og for å sette en høyere poengsum foran din quotalliesquot. Du tar testen og poengsummen din er faktisk en 89 Alle, inkludert deg selv, er imponert. Så nå har du den endelige testen av semesteret som kommer opp, og som vanlig føler du behovet for å få alle til å gjøre sine spådommer om hvordan du skal gjøre på den siste testen. Vel, forhåpentligvis ser du mønsteret. Nå, forhåpentligvis kan du se mønsteret. Hvilke tror du er den mest nøyaktige fløyten mens vi jobber. Nå går vi tilbake til vårt nye rengjøringsfirma som startes av din fremmedgjorte halv søster, kalt Whistle While We Work. Du har noen tidligere salgsdata som er representert av følgende del fra et regneark. Vi presenterer først dataene for en tre-års glidende gjennomsnittlig prognose. Oppføringen for celle C6 skal være Nå kan du kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C7 til C11. Legg merke til hvordan gjennomsnittet beveger seg over de nyeste historiske dataene, men bruker nøyaktig de tre siste perioder som er tilgjengelige for hver prediksjon. Du bør også legge merke til at vi ikke virkelig trenger å gjøre spådommene for de siste perioder for å utvikle vår siste prediksjon. Dette er definitivt forskjellig fra eksponentiell utjevningsmodell. Ive inkluderte quotpast predictionsquot fordi vi vil bruke dem på neste nettside for å måle prediksjonsgyldigheten. Nå vil jeg presentere de analoge resultatene for en to-års glidende gjennomsnittlig prognose. Oppføringen for celle C5 skal være Nå kan du kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C6 til C11. Legg merke til hvordan nå bare de to siste stykkene av historiske data blir brukt for hver prediksjon. Igjen har jeg tatt med quotpast predictionsquot for illustrative formål og for senere bruk i prognose validering. Noen andre ting som er viktig å legge merke til. For en m-periode som beveger gjennomsnittlig prognose, brukes bare de nyeste dataverdiene for å gjøre prognosen. Ingenting annet er nødvendig. For en m-periode som beveger gjennomsnittlig prognose, legger du merke til at den første prediksjonen forekommer i periode m 1. Begge disse problemene vil være svært viktige når vi utvikler koden vår. Utvikle den bevegelige gjennomsnittsfunksjonen. Nå må vi utvikle koden for den bevegelige gjennomsnittlige prognosen som kan brukes mer fleksibelt. Koden følger. Legg merke til at inngangene er for antall perioder du vil bruke i prognosen og rekke historiske verdier. Du kan lagre den i hvilken arbeidsbok du vil ha. Funksjon MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) Som Single Deklarering og Initialisering av variabler Dim Item Som Variant Dim Counter Som Integer Dim Akkumulering Som Single Dim HistoricalSize Som Integer Initialiserende variabler Teller 1 Akkumulering 0 Bestemme størrelsen på Historical array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Akkumulere riktig antall siste tidligere observerte verdier Akkumulasjonsakkumulering Historisk (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage AkkumuleringsnummerOfPeriods Koden vil bli forklart i klassen. Du vil plassere funksjonen på regnearket slik at resultatet av beregningen vises der det skal like følgende. Gjennomsnittlig gjennomsnitt i R Så langt jeg vet, har R ikke en innebygd funksjon for å beregne glidende gjennomsnitt. Ved hjelp av filterfunksjonen kan vi imidlertid skrive en kort funksjon for å flytte gjennomsnitt: Vi kan da bruke funksjonen på data: mav (data) eller mav (data, 11) hvis vi vil spesifisere et annet antall datapunkter enn standard 5-plotting fungerer som forventet: plot (mav (data)). I tillegg til antall datapunkter hvorav gjennomsnittlig, kan vi også endre sidebeskrivelsen av filterfunksjonene: sides2 bruker begge sider, sides1 bruker bare tidligere verdier. Del dette: Postnavigasjon Kommentarnavigasjon KommentarnavigasjonFor du har definert frekvensen som 24, antar jeg at du jobber med 24 timer (daglig) per syklus og dermed har ca. 2 sykluser i ditt historiske datasett. Generelt sett er dette begrenset eksempeldata for å starte en tidsserie-prognose. Jeg vil anbefale å få litt mer data, og så kan du gjøre prognosemodellen på nytt. Jo flere data du har, desto bedre vil det fange sesongmessigheten og dermed prognostisere fremtidige verdier. Med begrensede tilgjengelige automatiske algoritmer som auto. arima er det ofte standard på noe som ligner bevegelige gjennomsnitt. Datasettet ditt fortjener noe bedre enn å flytte gjennomsnitt som det er noe sesongmessig i syklusen. Det finnes en rekke prognosealgoritmer som kan hjelpe deg med å få fremoverkurven formet bedre ting som Holt-Winters eller andre eksponensielle utjevningsmetoder kan hjelpe. Imidlertid er auto. arima også en ganske god innsats (jeg vil først prøve å se hva jeg kan gjøre med denne). Å få mer data og gå gjennom samme rutine vil forbedre diagrammet ditt. Personlig foretrekker jeg bruk av prognose over forutsi at dataene ser ut til å komme ut litt finere, så vel som diagrammet som det viser konfidensintervallene dine. I koden har jeg også utvidet datasettet litt ved å kopiere de to periodene, så vi fikk fire perioder. Se resultatet nedenfor: Svaret Jan 11 13 kl 7:37 Jochem, dette spørsmålet er ganske gammelt, det kan ha vært noen endringer i pakkene siden du skrev svaret ditt. Men når jeg prøver koden, får jeg fortsatt et enkelt bevegelige gjennomsnitt i prognosen. De svake linjene i grafen din er ikke til stede i min utgang. Jeg har lagt til flere perioder, men det synes bare å gjøre grafen mer jevn kodesensor2 lt-runif (240) prøve (0:10, 240, erstatt T) sensor2 lt-ts (sensor2, freq 24) fit2 lt - auto. arima (sensor2) fcast2 lt - prognose (fit2) View (fcast2) plot (fcast2) ndash Aakash Gupta 18. november kl. 4:55 auto. arima () returnerer den beste ARIMA modellen i henhold til enten AIC, AICc eller BIC verdi. Basert på ditt verdifulle datasett har det sannsynligvis valgt en ARMA (1,0) eller AR (1) modell som, som du ser, har en tendens til å gå tilbake til gjennomsnittet veldig raskt. Dette vil alltid skje med en AR (1) modell i det lange løp, og det er derfor ikke veldig nyttig hvis du vil forutsi mer enn et par trinn framover. Du kan se på å tilpasse en annen type modell, kanskje ved å analysere acf og pacf av verdodataene dine. Du må da sjekke for å se om din alternative modell er en god passform for dataene. besvart mar 23 14 kl 15:15