عند حساب متوسط متحرك تشغيل، وضع متوسط في الفترة الزمنية الوسطى منطقي في المثال السابق قمنا بحساب متوسط الفترات الزمنية الأولى 3 ووضعه بجانب الفترة 3. كنا قد وضعت المتوسط 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. لتجنب هذه المشكلة ونحن على نحو سلس على ماس باستخدام M 2. وهكذا نحن على نحو سلس القيم أملس إذا كنا متوسط عدد حتى من المصطلحات، ونحن بحاجة إلى تسهيل السلس القيم ويبين الجدول التالي النتائج باستخدام M 4.David، نعم، مابريدوس هو وتهدف إلى العمل على كمية كبيرة من البيانات. والفكرة هي أنه بشكل عام، وخريطة وتقليل وظائف mustn39t رعاية كم مصممي الخرائط أو كم 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 .4 نقطة تتحرك المتوسطات والمتوسطات المتحركة تتمحور ذهني هو حقا فشل لي اليوم - يا عزيزي. 001unsure: أنا أفعل ورقة 7 محاكاة الممارسة ورقة وهناك سؤال يطلب مني لحساب اتجاه المبيعات على مدى السنوات ال 3 الماضية باستخدام المتوسطات المتحركة. أنا أعطيت 3 سنوات قيمة من أرقام المبيعات، كل انقسام في 4 أرباع. كتاب دراستي تفاصيل فقط 3 نقطة المتوسطات المتحركة، ولكن لحسن الحظ لقد درس بالفعل 4 نقطة المتوسطات المتحركة على مستوى التكنولوجيا - أريد فقط أن أوضح أن ما أقوم به هو الصحيح. يظهر النموذج الذي أعطيه أرقام المبيعات في عمود واحد، ثم عمود لمدة 4 متوسطات متحرك وعمود نهائي للمتوسط المتحرك المتمركز. لذلك ما أفعله هو أخذ مجموع السنة 1 (كل 4 أرباع) وتقسيمها 4 - هذا المتوسط يذهب بين سنة 1 Q2 و Q3، ثم مواصلة إجراء هذا الحساب ولكن نقل هذا العمود أي الحساب التالي هو العام 1 Q1 و Q2 و Q3 بلوس يو 2 Q1 مقسمة بمقدار 4 وهذا يمتد بين السنة 1 Q3 و Q4 وما إلى ذلك. ثم في عمود المتوسط المتحرك المرتكز، أعدد المتوسطات 2 وقم بالتقسيم 2 ووضع الرقم مقابل السنة 1 Q3 و تحمل على أسفل العمود مثل هذا. هل هذا الصوت يمينثود من المتوسطات المتحركة التعليقات هي أوف لنفترض أن هناك أوقات فترات تدل عليها والقيم المقابلة للمتغير هي. أولا وقبل كل شيء علينا أن نقرر فترة المتوسطات المتحركة. لسلاسل زمنية قصيرة، ونحن نستخدم الفترة من 3 أو 4 القيم. لسلسلة زمنية طويلة، قد تكون الفترة 7 أو 10 أو أكثر. أما بالنسبة للمسلسل الزمني الفصلي، فنحن نحسب دائما متوسطات تأخذ 4 أرباع في المرة الواحدة. في سلسلة زمنية شهرية، يتم حساب المتوسطات المتحركة لمدة 12 شهرا. لنفترض أن سلسلة زمنية معينة هي في السنوات، ونحن قد قرر لحساب المتوسط المتحرك لمدة 3 سنوات. وتحسب المتوسطات المتحركة التي تشير إليها على النحو التالي:
تحليل سلسلة الوقت تسا. يحتوي على فئات نموذجية ووظائف مفيدة لتحليل السلاسل الزمنية ويشمل هذا حاليا نماذج الانحدار الذاتي المتحد المتغير أر ونماذج الانحدار الذاتي المتجه فار ونماذج التحرك الانحداري المتحد أحادي المتغير أرما كما يتضمن إحصائيات وصفية للسلاسل الزمنية، على سبيل المثال الارتباط الذاتي، وجزء من وظيفة الترابط الذاتي و بيريودوغرام، فضلا عن الخصائص النظرية المقابلة من أرما أو العمليات ذات الصلة ويشمل أيضا أساليب للعمل مع الانحدار الذاتي والانتقال المتوسط متخلفة متعدد الحدود بالإضافة إلى ذلك، الاختبارات الإحصائية ذات الصلة وبعض وظائف المساعد مفيدة متوفرة. تم إما إما عن طريق دقيقة أو مشروطة أقصى احتمال أو المشروطة المربعات الصغرى، إما باستخدام كالمان تصفية أو مرشحات مباشرة. حاليا، وظائف والفئات يجب أن يتم استيرادها من وحدة المقابلة، ولكن سيتم توفير الطبقات الرئيسية في مساحة الاسم هيكل الوحدة هو ضمن is. stattools الخصائص التجريبية والاختبارات ، أسف، باسف، غر غب-سباسيتي، أدف أونيت روت تيست و لجونغ-بوكس تيست و others. armodel ونفرداريت أوتورجريسيف بروسيس والتقدير مع احتمالية قصوى مش
Comments
Post a Comment