विधि - ऑफ-द - चलती औसत - पीपीटी

1 अध्याय 4 आगे बढ़ने और सुखाने के तरीकों (पृष्ठ 107) 3 2 वे पूरी तरह से उपलब्ध सबसे हाल की जानकारी पर आधारित हैं। कभी-कभी कोई परिवर्तन पूर्वानुमान नहीं कहा जाता है बहुत छोटा डेटा सेट के लिए उपयुक्त है सबसे सरल मॉडल है: (4.1) नवे मॉडल 4 3 डेटा टाइम का पैटर्न विधि क्षितिज मॉडल का प्रकार न्यूनतम डेटा आवश्यकताएं सम्मिश्रण समय-समय पर होने वाले मॉडल एसटी, टी, एसएसटीएस 1 सरल औसत एस्टसेट 30 चलती औसत STST4-20 डबल बढ़ते औसत STST2 रैखिक (डबल) घातीय चिकनाई (होल्ट एस) टीएसटीएस 3 क्वैडैटिक एक्सपोजेंनेशन स्मूटिंग टीटीएसएस 4 मौसमी घातीय चौरसाई (शीतकालीन एस) एसएसटीएस 2 एक्सएस अनुकूली फ़िल्टरिंग एसएसटीएस 5 एक्स सरल रिग्रेसन टीआईसी 10 मल्टीपल रिग्रेजन सी, एससी 10 एक्स वी क्लासिकल अपघटन एसएसटीएस 5 एक्स एक्सपोननल ट्रेंड मॉडलटी, एलटीएस 10 एस-वक्र फिटिंगआई, एलटीएस 10 गोपार्टज मॉडलटीआई, एलटीएस 10 ग्रोथ कर्वेशन, एलटीएस 10 जनगणना एक्स -12 एसएसटीएस 6 एक्सएस एआरआईएमए (बॉक्स-जेनकींस) एसटी, टी, सी, एसएसटीएस 243 एक्सएस लिडिंग सूचककसीएससी 24 इकॉनोमेट्रिक मॉडेल्स सीसीएससी 30 टाइम सीरीज कई रिग्रेजन टी, एसआई, एलसी 6 एक्स डेटा का पैटर्न: एसटी, स्टेशनरी टी, ट्रेंडेड एस, सीजनल सी, चक्रीय समय क्षितिज: एस, अल्पावधि (कम से कम तीन महीने) I, मध्यवर्ती एल, लंबी अवधि मॉडल का प्रकार: टीएस, समय श्रृंखला सी, कारण मौसमी: एस, मौसम की लंबाई वैरिएबल के: वी, नंबर वैरिएबल 5 4 (पृष्ठ 108) उदाहरण 4.1 (पृष्ठ 108) तालिका 4-1 एक्मे टूल कंपनी के लिए सॉस की बिक्री, 2000 प्रारंभ (फिटिंग) भाग: 2000 टेस्ट पार्ट: 2006. 6 5 इस तकनीक को प्रवृत्ति को ध्यान में रखकर समायोजित किया जा सकता है: (4.2) परिवर्तन की दर परिवर्तन की पूर्ण राशि से अधिक उपयुक्त हो सकती है: 7 6 तिमाही डेटा के लिए एक उपयुक्त पूर्वानुमान समीकरण: (4.4) मासिक डेटा के लिए: विश्लेषक मौसमी और प्रवृत्ति अनुमानों को संयोजित कर सकता है: (4.5) 10 9 डेटा का पैटर्न: एसटी, स्थिर टी, ट्रेंडेड एस, सीजनल सी, चक्रीय। समय क्षितिज: एस, अल्पावधि (कम से कम तीन महीने) I, मध्यवर्ती एल, लंबी अवधि मॉडल का प्रकार: टीएस, समय श्रृंखला सी, कारण मौसमी: एस, मौसम की लंबाई वैरिएबल के: वी, नंबर वैरिएबल डेटा टाइम के पैटर्न विधि क्षितिज मॉडल का प्रकार न्यूनतम डेटा आवश्यकताएं Nonseasonal सीज़नल नावल मॉडल एसटीटी, 1 एसएसटी 1 सरल अवेस्टस्ट 3030 चलती औसत एस्टस्ट 4-20 डबल बढ़ते औसत एस्टस्ट 2 रैखिक (डबल) एक्सपोजेंलिनी चिकनाई (होल्ट्स) टीएसटीएस 3 क्वाडैटिक एक्सपोजनेली स्कूटिंग टीटीएस 4 सीजनल एक्सपोजनेली चौरसाई (विंटर्स) एसएसटीएस 2 एक्सएस अनुकूली फ़िल्टरिंग एसएसटीएस 5 एक्स सरल रिग्रेजन टीआईसी 10 मल्टीपल रिग्रेजन सी, एससी 10 एक्स शास्त्रीय अपघटन एसएसटीएस 5 एक्स एक्सपोनेंबल ट्रेंड मॉडलटी, एलटीएस 10 एस-वक्र फिटीडीआई, एलटीएस 10 गोपार्टज मॉडलटीआई, एलटीएस 10 ग्रोथ कर्वेशन, एलटीएस 10 जनगणना एक्स -12 एसएसटीएस 6 एक्सएस एआरआईएए (बॉक्स-जेनकिंस) एसटी, टी, सी, एसएसटीएस 243 एक्सएस लैडिंग सूचकांक सीएससी 24 इकोनॉमेट्रिक मॉडेल्स सीसीएससी 30 टाइम सीरीज कई रिग्रेसन टी, एसआई, एलसी 6 एक्स 11 11 सरल औसत सभी ऐतिहासिक ऐतिहासिक टिप्पणियों का मतलब अगले अवधि के पूर्वानुमान के रूप में उपयोग करता है। नई अवलोकन शामिल है: (4.6) (4.7) (पृष्ठ 111) 12 11 स्थिर श्रृंखला के लिए उपयोग किया जाता है, और पर्यावरण आम तौर पर अपरिवर्तनीय है। डेटा समय की विधि पद्धति क्षितिज मॉडल का प्रकार न्यूनतम डेटा आवश्यकताएं Nonseasonal सीज़ल सरल औसतस्टस्ट एस 30 डेटा का पैटर्न: एसटी, स्थिर टी, ट्रेंडेड एस, मौसमी सी, चक्रीय समय क्षितिज: एस, अल्पावधि (कम से कम तीन महीने) I, मध्यवर्ती एल, लंबी अवधि मॉडल का प्रकार: टीएस, समय श्रृंखला सी, कारण मौसमी: एस, मौसम की लंबाई वैरिएबल के: वी, नंबर वैरिएबल 13 12 उदाहरण 4.2 सप्ताह tPurchasesWeek tPurchasesWeek tPurchases तालिका 4-2 उदाहरण के लिए स्पोकाने ट्रांजिट प्राधिकरण के लिए गैसोलीन खरीद 4.2 14 13 समय सीरीज ग्राफ़ डेटा स्थिर लगता है। चित्रा 4-3 स्पॉकेन ट्रांजिट अथॉरिटी के लिए साप्ताहिक गैसोलीन खरीद का टाइम सीरीज़ प्लॉट 16 15 औसत चलती औसत कश्मीर की एक औसत चलती है कश्मीर के सबसे हाल के अवलोकन के माध्य मूल्य। यह विधि प्रवृत्ति या मौसम की स्थिति को अच्छी तरह से नियंत्रित नहीं करता है, हालांकि यह सरल औसत विधि से बेहतर है। डेटा का तरीका पैटर्न समय क्षितिज मॉडल का प्रकार न्यूनतम डेटा आवश्यकताएं सांस्कृतिक मौसमी स्थानांतरित मूवमेंट औसत में एसटीएसटी 4-20 कश्मीर संख्या। (4.8) डेटा का पैटर्न: एसटी, स्थिर टी, ट्रेंडेड एस, मौसमी सी, चक्रीय समय क्षितिज: एस, अल्पावधि (कम से कम तीन महीने) I, मध्यवर्ती एल, लंबी अवधि मॉडल का प्रकार: टीएस, समय श्रृंखला सी, कारण मौसमी: एस, मौसम की लंबाई वैरिएबल के: वी, नंबर वैरिएबल 18 17 पांच हफ्ते की चलती औसत (पृष्ठ 114, 115) का उपयोग कर गणनाएं: मिनिटैब का इस्तेमाल किया जा सकता है (निर्देशों के लिए मिनिटैब एप्लीकेशन अनुभाग देखें) पृष्ठ 20) मिनेटबैब परिणाम नोट: (एमएसई को मिनिटब आउटपुट पर एमएसडी कहा जाता है) आंकड़ा (पृष्ठ 115) मिनिटब निर्देश स्टेट टाइम सीरीज मूविंग एवरेज टाइम सीरीज़ मूविंग एवरेज टाइम सीरीज मूविंग एवर टाइम सीरीज मूविंग एवरल टाइटल 1 मिनिटैब रिजल्ट्स नोट: (एमएसई को मिनिटैब आउटपुट पर एमएसडी कहा जाता है) आंकड़ा 4-4 (पृष्ठ 115) मिनिटैब निर्देश स्टेट टाइम सीरीज़ मूविंग एवरेज 21 20 श्रृंखला में गैर-यादृच्छिक कार्य है: नौ-हफ्ते की चलती औसत की कोशिश करें, यह बेहतर होगा, क्योंकि बड़े ऑर्डर चलती औसत डेटा श्रृंखला में बड़े उतार-चढ़ाव के लिए बहुत कम ध्यान देता है 33 सरल (एकल) घातीय चिकनाई विधि डेटा समय का पैटर्न क्षितिज मॉडल का प्रकार न्यूनतम डेटा आवश्यकताएं Nonseasonal सीज़ल एकल घातीय चिकनाई STSTS2 एक घटते घातीय तरीके से औसत (चौरसाई) पिछले एक श्रृंखला के आधार पर, वाई अधिक हालिया टिप्पणियों को अधिक वजन दिया जा रहा है। नया पूर्वानुमान एक्स (नया अवलोकन) (1-) एक्स (पुरानी भविष्यवाणी) चौरसाई स्थिर (0 34 33 चिकनाई स्थिरता अवधि की तुलना 0.1 0.6 गणनाएंइट्यूक्ल्यूशंसउच्च टी टी -10.1 एक्सक्टेक्स 0.9 xx 0.4 xtx 0.9 x 0.9 xx 0.4 xtx 0.9 x 0.9 x 0.9 xx 0.4 x 0.4 x सभी अन्य कुल 1 0 35 34 एल्गोरिथ्म शुरू करने से पुरानी सुगंधित श्रृंखला के लिए एक प्रारंभिक मूल्य निर्धारित किया जाना चाहिए: पहले अनुमान को पहला अवलोकन सेट करने के लिए। एक और विधि: पहले 5 या 6 टिप्पणियों के औसत का उपयोग करने के लिए। 36 2350 32506350 7200 साल के क्वार्टर वर्ष 2000 से 2006 तक कंपनी के लिए वास्तविक बिक्री तालिका में प्रदर्शित की जाती है। 2006 की पहली तिमाही के आंकड़ों को परीक्षण के भाग के रूप में इस्तेमाल किया जाएगा ताकि इन दोनों में से सबसे अच्छा मूल्य निर्धारित करने में मदद मिले उदाहरण 4.5 37 36 परिणाम साल क्वार्टर (0.1))))) Smoothed श्रृंखला के लिए प्रारंभिक मूल्य पहले अवलोकन 500 2) -235 3) 4) 0.1 (250) 0.9 (485) 461.5 42 41 अनुकूलन मानचित्र 32.2 एमएडी एमएसडी तुलना .6 मेपई 36.5 मैड एमएसडी 0.1 मेप 38.9 एमएडी एमएसडी इनिशि अल सपाट मूल्य पहला अवलोकन प्रारंभिक सुगम मूल्य पहली छः ऑब्जर्सेस का औसत 0. 1 मैप 32.1 एमएडी एमएसडी 0.6 मैप 36.7 एमएडी एमएसडी वजन का आंशिक रूप से चयन किया जाता है या एमएसई 43 42 बड़े अवशिष्ट स्वायत्तता जैसे कमजोर पड़ने पर त्रुटि को कम करके और 4: डेटा में मौसमी विविधता को साधारण घातांक विधि द्वारा नहीं किया जाता है। एलबीक्यू का बड़ा मूल्य (33.86): श्रृंखला गैर-यादृच्छिक है। 44 43 डेटा टाइम का पैटर्न विधि क्षितिज मॉडल का प्रकार न्यूनतम डेटा आवश्यकताएं सांस्कृतिक मौसमी रैखिक (डबल) घातीय चिकनाई (होल्ट) टीएसटीएस 3 एक्सपोजेंशन चौरसाई रुझान के लिए समायोजित: (होल्ट्स विधि) होल्ट एस दो पैरामीटर पद्धति का उपयोग करके स्तर और ढलान (प्रवृत्ति) को अलग करता है स्थिरांक। डबल घातीय चिकनाई 45 44 उपयोग किए गए समीकरण: 1. वर्तमान स्तर अनुमान: 2. प्रवृत्ति अनुमान: 3. भविष्य में पूर्वानुमान पी अवधि। प्रवृत्ति अनुमान के लिए डेटा.smoothing स्थिरांक के लिए एल नए नये मूल्य का मूल्य। वाई टी अवधि में श्रृंखला के वास्तविक मूल्य टी टी प्रवृत्ति अनुमान भविष्य में पूर्वानुमान करने के लिए पी अवधि भविष्य में पी अवधि के लिए पूर्वानुमान 0and1। 46 45 एल्गोरिदम शुरू करना वजन एक ही घातीय चिकनाई विधि के रूप में चुना जा सकता है। मूल्यों का ग्रिड विकसित किया जा सकता है, फिर सबसे कम एमएसई उत्पादन करने वालों को चुनना। एल्गोरिदम शुरू करने के लिए: पहला दृष्टिकोण पहला अवलोकन के समान पहला अनुमान निर्धारित करना है, फिर प्रवृत्ति को शून्य के बराबर माना जाता है। एक दूसरा दृष्टिकोण, पहले छह टिप्पणियों के औसत का उपयोग करना है, यह प्रवृत्ति इन टिप्पणियों के लिए फिट की रेखा का ढलान है। मिनिटैब एक प्रतिगमन समीकरण को विकसित करता है, और समीकरण से स्थिरांक का प्रयोग करता है जैसे कि स्तर के लिए प्रारंभिक अनुमान और प्रवृत्ति 50 49 डेटा समय के पैटर्न विधि क्षितिज मॉडल का प्रकार न्यूनतम डेटा आवश्यकताएं सांस्कृतिक मौसमी मौसमी घातीय घास काटना (विंटर्स) एसएसटीएस 2 एक्स एक्सपोजेंशन चौरसाई रुझान और मौसमी विविधताओं के लिए समायोजित: विंटर्स विधि 51 50 2. प्रवृत्ति अनुमान: 3. ऋतुमान अनुमान: 1। घातीय चिकनी श्रृंखला: 4. भविष्य में पूर्वानुमान पी अवधि: समीकरणों का इस्तेमाल किया। स्तर के लिए एल नए नये मूल्य। अवधि में वास्तविक टी यानी वास्तविक रुझान प्रवृत्ति के लिए निरंतर स्थिर। टी प्रवृत्ति अनुमान मौसमी मौसम के लिए लगातार चौरसाई एस टी मौसमी अनुमान भविष्य में पी अवधि का अनुमान होना चाहिए मौसम की लंबाई भविष्य में पी अवधि के लिए पूर्वानुमान 52 51 वजन चुनना, और विषयपरक चुना जा सकता है या एमएसई जैसे किसी त्रुटि को कम करके। एक सामान्य दृष्टिकोण: इष्टतम स्थिरांक खोजने के लिए एक गैर-रेखीय अनुकूलन एल्गोरिथ्म। 53 52 प्रक्रिया शुरू करना एक दृष्टिकोण पहला अवलोकन के बराबर पहला अनुमान निर्धारित करना है, फिर प्रवृत्ति को शून्य के बराबर माना जाता है, और मौसमी सूचकांक 1 पर सेट होते हैं। दूसरा दृष्टिकोण पहली सीज़न के औसत का उपयोग करना है या इन टिप्पणियों के लिए एक लाइन फिट की ढलान है, और मौसमी सूचकांक हैं: 54 53 मिनिटाब एक प्रतिगमन समीकरण को विकसित करता है, और समीकरण से स्थिरांक और स्तर के प्रारंभिक अनुमान के रूप में उपयोग करता है मौज़ूद घटकों को एक डमी चर प्रतिगमन से प्राप्त किए गए डेटा का उपयोग कर लिया जाता है। 56 55 मिनिटैब निर्देश। स्थिति समय सीमाएं विजेता विधि एमएसई को कम करने के मामले में अन्य 2 मॉडल की तुलना में बेहतर। समय श्रृंखला विजेता विधि एमएसई को कम करने के मामले में अन्य 2 मॉडल की तुलना में बेहतर। समय श्रृंखला विजेता विधि एमएसई को कम करने के मामले में अन्य 2 मॉडल की तुलना में बेहतर। समय श्रृंखला विजेता विधि एमएसई को कम करने के मामले में अन्य 2 मॉडल की तुलना में बेहतर। शीर्षक55 मिनिटैब निर्देश स्थिति समय सीमाएं विजेता विधि एमएसई को कम करने के मामले में अन्य 2 मॉडल की तुलना में बेहतर। 57 56 अवशिष्टों के लिए स्व-पारस्परिक कार्य कार्यकुशलता में से कोई भी शून्य से काफी बड़ा दिखाई नहीं देता है, और एलबीक्यू (5.01) के छोटे मूल्य से पता चलता है कि श्रृंखला यादृच्छिक है। स्लीडेशेयर कार्यक्षमता और प्रदर्शन को सुधारने के लिए कुकीज़ का उपयोग करता है, और आपको प्रासंगिक विज्ञापन। यदि आप साइट ब्राउज़ करना जारी रखते हैं, तो आप इस वेबसाइट पर कुकीज़ के उपयोग से सहमत होते हैं। हमारा उपयोगकर्ता अनुबंध और गोपनीयता नीति देखें। स्लाइडरशेयर कार्यक्षमता और प्रदर्शन में सुधार के लिए कुकीज़ का उपयोग करता है, और आपको प्रासंगिक विज्ञापन प्रदान करने के लिए 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