Moving Genomsnittet Bitesize

Vad är ett rörligt medelvärde. Det första glidande medlet är 4310, vilket är värdet av den första observationen. I tidsserieanalysen beräknas det första numret i glidande medelvärdena inte beräknas det är ett saknat värde. Nästa glidande medelvärde är medelvärdet av De första två observationerna, 4310 4400 2 4355 Det tredje glidande medlet är genomsnittet av observation 2 och 3, 4400 4000 2 4200 osv. Om du vill använda ett glidande medelvärde av längd 3, är tre värden medelvärda i stället för två. Copyright 2016 Minitab Inc Alla rättigheter reserverade. Med hjälp av den här webbplatsen godkänner du användningen av cookies för analys och personligt innehåll Läs vår policy. Moving averages. Om denna information är plottad på ett diagram så ser det ut. Detta visar att det finns En stor variation i antalet besökare beroende på säsongen Det finns mycket mindre på hösten och vintern än våren och sommaren. Men om vi ville se en trend i antalet besökare kunde vi beräkna ett 4-punktigt glidande medelvärde . Vi gör det genom att hitta Det genomsnittliga antalet besökare under de fyra kvartalen 2005. Sedan hittar vi det genomsnittliga antalet besökare under de senaste tre kvartalen 2005 och första kvartalet 2006. Sedan de sista två kvartalen 2005 och de två första kvartalen i 2006. Notera Att det sista genomsnittet vi kan hitta är för de sista två kvartalen 2006 och de första två kvartalen 2007. Vi kartlägger de glidande medelvärdena på ett diagram och ser till att varje genomsnitt är ritat i mitten av de fyra kvartalen som det täcker. Kan nu se att det finns en mycket liten nedåtgående trend hos besökare. Möjlig data tar bort slumpmässig variation och visar trender och cykliska komponenter. Inhämtning i insamlingen av data som tagits över tiden är någon form av slumpmässig variation. Det finns metoder för att minska avbrytandet av effekten På grund av slumpmässig variation En ofta använd teknik inom industrin är utjämning Denna teknik, när den tillämpas korrekt, avslöjar tydligare den underliggande trenden, säsongsmässiga och cykliska komponenter. Det finns två olika grupper av utjämnande meto Ds. Averaging Methods. Exponential Smoothing Methods. Taking medelvärden är det enklaste sättet att släta data. Vi kommer först att undersöka några medelvärden, till exempel det enkla genomsnittet av alla tidigare data. En chef för ett lager vill veta hur mycket en typisk leverantör Levererar i 1000 dollar enheter Han tar ett urval av 12 leverantörer, slumpmässigt, erhåller följande resultat. Beräknat medelvärde eller genomsnitt av data 10 Chefen bestämmer sig för att använda detta som uppskattning för utgifter för en typisk leverantör. Är detta ett Bra eller dålig uppskattning. Ett kvadratfel är ett sätt att bedöma hur bra en modell är. Vi ska beräkna det genomsnittliga kvadratfelet. Det felaktiga beloppet använt minus det uppskattade beloppet. Felet kvadrerat är felet ovan, kvadrerade. SSE är Summan av de kvadrerade felen. MSE är medelvärdet av de kvadrerade felen. MSE-resultat till exempel. Resultaten är fel och kvadratfelet. Uppskattningen 10. Frågan uppstår kan vi använda medelvärdet att förutse inkomst om vi misstänker en trend En titt på grafen b Elow visar tydligt att vi inte borde göra detta. Average väger alla tidigare observationer lika. Sammanfattningsvis säger vi att. Det enkla genomsnittet eller medelvärdet av alla tidigare observationer är bara en användbar uppskattning för prognoser när det inte finns några trender. Om det finns trender, Använd olika uppskattningar som tar hänsyn till trenden. Medelvärdet väger alla tidigare observationer lika. Till exempel är medelvärdet av värdena 3, 4, 5 4 Vi vet självklart att ett medelvärde beräknas genom att lägga till alla värden och dela upp Summan av antalet värden Ett annat sätt att beräkna medelvärdet är att lägga till varje värde dividerat med antalet värden eller.3 3 4 3 5 3 1 1 3333 1 6667 4. Multiplikatorn 1 3 kallas vikten Generellt . bar frac summa vänster frac höger x1 vänster frac höger x2,, vänster frac höger xn. Vänster frac höger är vikterna och naturligtvis summerar de till 1.