Cma Zentriert Gleitender Durchschnitt

Bei der Berechnung eines laufenden Gleitendurchschnitts ist es sinnvoll, den Mittelwert in der mittleren Zeitperiode einzutragen. Im vorigen Beispiel haben wir den Durchschnitt der ersten 3 Zeiträume berechnet und neben der Periode 3 platziert. Wir hätten den Durchschnitt in der Mitte platzieren können Zeitintervall von drei Perioden, das heißt, neben Periode 2. Dies funktioniert gut mit ungeraden Zeitperioden, aber nicht so gut für sogar Zeitperioden. Also wo würden wir den ersten gleitenden Durchschnitt platzieren, wenn M 4 Technisch, würde der Moving Average bei t 2,5, 3,5 fallen. Um dieses Problem zu vermeiden, glätten wir die MAs unter Verwendung von M 2. So glätten wir die geglätteten Werte Wenn wir eine gerade Anzahl von Ausdrücken mitteln, müssen wir die geglätteten Werte glätten. Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse mit M 4pute eine zentrierte gleitende mittlere cma der Länge 4 für Berechnen Sie einen zentrierten gleitenden Durchschnitt (CMA) der Länge 4 für die Reihe. Was ist der Wert des CMA für den Zeitraum t 4. CMA .5143 142 162 145 .51234 5824 145.5 140 142 144 146 Wählen Sie ein Intervall: lt ------------------ ----------------- gt ABCDE 13. Die ersten sechs Beobachtungen in einer Verkaufszeitreihe sind wie oben gezeigt. Angenommen, Sie berechnen einen zentrierten gleitenden Durchschnitt (CMA) der Länge 4 für die Serie. Für den Zeitraum t & sub5; ist der Wert dieses CMA 144,0. Was ist der Wert des entsprechenden Verhältnis-zu-gleitenden Mittelwertes (RMA 5) für diesen Zeitraum RMA yCMA 145144 1.0069 1.000 1.010 1.020 1.030 Wählen Sie ein Intervall: lt ---------------- ------------------- gt ABCDE 14. Die ersten sechs Beobachtungen in einer Verkaufszeitreihe sind wie oben dargestellt. Nehmen Sie an, dass Sie mit den Glättungskonstanten W 0.22 und C 0.18 eine doppelt exponentielle Glättung auf diese Daten anwenden. Ihre erste Schätzung der Steigung ist b 1 -0.400. Wenn ja, was ist E 4. der geglättete Wert, den Sie nach dem Zeitabschnitt t berechnen 4. Nehmen Sie E1 Y1 131 und b1 -.4 E2 .22Y2 .78 (E1 b1) .22 (143) .78 (131 -.40) 133,3280 b2 .18 (E2 ndash E1) .82b1 .18 (133,3280 ndash 131) 0,82 (-. 4) 0,09104 E3 .22Y3 0,78 (E2 b2) .22 (142) 0,78 (141,362 0,09104) 135,3069 B3 .18 (E3 ndash E2) .78b2 .18 (135,3069 ndash 133,328) .82.09104 0,69085 E4 .22Y4 0,78 (E3 b3) .22 (162) 0,78 (135,3069 0,69085) 141,5154 153,5 155,0 156,5 158,0 wählen Sie ein Intervall: lt-- --------------------------------- gt ABCDE 15. Die ersten sechs Beobachtungen in einer Verkaufszeitreihe sind wie oben dargestellt . Angenommen, Sie verwenden eine einfache exponentielle Glättung auf diese Daten mit einer Glättungskonstanten von W 0,31. Was ist E 4. der geglättete Wert, den Sie nach der Zeitperiode t berechnen 4. E1 Y1 131 Nehmen Sie dann E2 .31Y2 .69E1 0,31 (143) 0,69 (131) 134,72 Dann E3 .31Y3 .69E2 0,31 (142) 0,69 (134.72) 136.9768 Dann E4 .31Y4 .69E3 .31 (162) .69 (136.9768) 144.734 138 140 142 144 Wählen Sie ein Intervall: lt -------------------- --------------- gt ABCDE Diese Vorschau hat absichtlich verschwommene Abschnitte. Melden Sie sich an, um die Vollversion zu sehen. QMB 3250 Herbst 2014 lt Prüfung 4 gt VERSION C LÖSUNG Dez. 15, 2014 In einer Stichprobe von 10 Städten mit ähnlichen Populationen, ein Unternehmen verwendet verschiedene Ebenen der Werbung. Sie liefen dann eine Regression der Verkaufsebene auf das Werbebudget. Weil die Beziehung nichtlinear schien, passen sie tatsächlich zu einem quadratischen Modell. Das Modell war: Geschätzter Umsatz 5,702 0,131980 Anzeige ndash 0,004010 Anzeige 2 16. Was dieses Modell vorhersagen tut für den Verkauf, wenn die Werbung Niveau betrug 7 Geschätzter Umsatz 5,702 0,131980 (7) ndash 0,004010 (7) 2 6,42937 6,30 6,40 6,50 6,60 ein Intervall wählen: Lt ----------------------------------- gt ABCDE 17. Was ist die Steigung im Modell, wenn die Werbung Niveau war 7 dYdx 0.131980 ndash 2 (0.004010) (7) 0.07584 0.079 0.084 0.089 0.094 Wählen Sie ein Intervall: lt --------------------------- -------- gt ABCDE 18. Was war das Ziel, das ich der Klasse für das Mindestniveau der Teilnahme an den Kursbewertungen gegeben habe A. 20 oder mehr B. 25 oder mehr C. 40 oder mehr D. 50 oder mehr E. 63 oder mehr und Sie waren so über diese Bitte überprüfen Sie die Studenten-ID, die Sie auf Ihrem scantron eingegeben haben. Stellen Sie sicher, dass es korrekt ist und die korrekten Kreise vollständig eingeflochten sind. Kreisen Sie auch den Formcode C auf dem Scantron. Wie üblich, plusmnailure zu tun oplusmn diese disup2cult Sachen kostet Sie 3 Punkte. Dies ist das Ende der Vorschau. Melden Sie sich für den Rest des Dokuments.4 zugreifen. Zentrierte gleitende Mittelwerte der Länge m: a) let Dies ist das Ende der Vorschau. Melden Sie sich für den Rest des Dokuments. Unformatierte Textvorschau: 4. Zentrierte Verschiebungsdurchschnitte der Länge m: a) Sei CMA (m) t ein zentrierter gleitender Durchschnitt der Länge m, ein Mittelwert von m aufeinanderfolgenden Werten der Reihe y, die auf die Zeitperiode t zentriert ist. B) Numerische Beispiele und Anmerkungen. Zentriert MA t y t CMA (3) t CMA (6) t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 3 5 2 5 2 4 3 5 7 3.3 4.0 3.0 3.7 3.0 4.0 5.0 7.0 3.5 3.5 3.9 4.7 Ec 178 SMOOTHINGTRENDS p. 3 von 16 1 9 1) Ein CMA eignet sich zum Glätten von Reihen mit Trend oder wiederkehrender saisonaler Variation (Wiederholung in m Perioden). 2) Beachten Sie, dass einige Beobachtungen immer am Anfang und Ende der geglätteten Serie CMA (m) t verloren gehen. 3) Im Beispiel rechts: CMA (3) t y t-1 y t y t1 3 CMA (6) t y t-3 2 (y t-2 y t-1 y t y t1 y t2) y t3 12 Ec 178 SMOOTHINGTRENDS p. 4 von 16 B. Konstante Prozessvorhersagen 1. Konstante Prozesse: a) Modell eines konstanten Prozesses. 1) y t c u t. Wobei c eine Konstante ist und u t Zufallsfehler ist. 2) Zusätzliche Annahmen: E (u t) 0 E (y t) y c V (u t) 2 u. Für alle t b) Charakteristisches Muster - horizontales Diagramm auf der Ebene von c mit konstanter Amplitude. C) Da das mittlere Niveau konstant ist, ist das Prognoseproblem, den Mittelwert abzuschätzen. Ein Weg ist einfach zu berechnen Mittelwert y n. (SES): a) SES wendet EWMA auf kurzfristige Prognosen an, wenn yt durch einen konstanten Prozeß erzeugt wird, aber der Pegel kann sich langsam oder unregelmäßig über die Zeit ändern. Was in wirtschaftlichen und sozialen Zeitreihen-Daten üblich ist. B) SES-rekursive Glättungsgleichungen. Geglättet Serie Ebene (t): t y t (1) t-1 0 amplt amplt 1 Ex-post 1-Schritt-Prognosen: t-1,1 t t-1. T 2n Ex-ante-Punkt-Prognosen: nh n. H 1, 2, Initialisieren des geglätteten Pegels: Durchschnitt y für y t. T 1 n2 c) Hinweise zu SES-Punktvorhersagen. 1) 1-Stufen-Ex-post - und Ex-ante-Prognosen projektieren (extrapolieren) die zuletzt geglättete Stufe t in die zukünftige (oder mehrere) Perioden. 2) Wir können beschließen, die RMSE von 1-Schritt-Prognosefehlern zu minimieren, die im Cod Catch-Beispiel später in diesem Abschnitt verwendet werden, und ausführlicher in Thema 4 diskutiert. D) Intervallprognosen mit SES. 1) Aus den 1-Schritt-Prognosen t t-1,1. Berechnen Sie die N n neuesten Werte der 1-Schritt-Prognosefehler t y t t. Dann das 95 Vorhersageintervall für y nh. 2) Beachten Sie, dass die Intervallbreite (oder Unsicherheit) mit steigendem h zunimmt und bei kleineren Werten kleiner ist. 3) Der Divisor Nk wird manchmal verwendet, um RMSE für Glättungsmodelle zu berechnen, wobei k die Anzahl der geschätzten Glättungsparameter ist. Für SES, k 1. e) Numerisches Beispiel. Vollständiges Dokument anzeigen Klicken Sie hier, um die Dokumentdetails zu bearbeiten