R Pronóstico Promedio Móvil

Moving Average Forecasting Introducción. Como usted podría adivinar, estamos estudiando algunos de los enfoques más primitivos para la predicción. Pero espero que estas sean al menos una introducción valiosa a algunos de los problemas de computación relacionados con la implementación de pronósticos en hojas de cálculo. En este sentido, continuaremos comenzando desde el principio y comenzando a trabajar con las previsiones de Media móvil. Pronósticos de media móvil. Todo el mundo está familiarizado con los pronósticos de promedio móvil, independientemente de si creen que son. Todos los estudiantes universitarios lo hacen todo el tiempo. Piense en los resultados de su examen en un curso en el que va a tener cuatro pruebas durante el semestre. Supongamos que tienes un 85 en tu primera prueba. ¿Qué predecirías para tu segundo puntaje de prueba? ¿Qué crees que tu maestro predijo para tu siguiente puntaje de prueba? ¿Qué crees que tus amigos podrían predecir para tu siguiente puntaje de prueba? ¿Qué crees que tus padres podrían predecir para tu próximo puntaje de prueba? Todo el blabbing que usted puede hacer a sus amigos y padres, él y su profesor son muy probables esperar que usted consiga algo en el área de los 85 que usted acaba de conseguir. Bueno, ahora vamos a suponer que a pesar de su autopromoción a sus amigos, usted se sobreestimar y la figura que puede estudiar menos para la segunda prueba y por lo que se obtiene un 73. Ahora lo que todos los interesados ​​y despreocupados va a Anticipar que usted conseguirá en su tercer examen Hay dos acercamientos muy probables para que desarrollen una estimación sin importar si lo compartirán con usted. Pueden decir a sí mismos: "Este tipo siempre está soplando el humo de su inteligencia. Hes va a conseguir otro 73 si hes suerte. Tal vez los padres tratarán de ser más solidarios y decir: "Bueno, hasta ahora has conseguido un 85 y un 73, por lo que tal vez debería figura en obtener sobre un (85 73) / 2 79. No sé, tal vez si usted hizo menos Fiesta y werent meneando la comadreja en todo el lugar y si comenzó a hacer mucho más estudiando que podría obtener una puntuación más alta. quot Ambos de estos estimados son en realidad las previsiones de promedio móvil. El primero es usar sólo su puntaje más reciente para pronosticar su rendimiento futuro. Esto se denomina pronóstico de media móvil utilizando un período de datos. El segundo es también un pronóstico de media móvil, pero utilizando dos períodos de datos. Vamos a asumir que todas estas personas estallando en su gran mente tienen tipo de molesto y usted decide hacer bien en la tercera prueba por sus propias razones y poner una puntuación más alta en frente de sus quotalliesquot. Usted toma la prueba y su puntuación es en realidad un 89 Todos, incluido usted mismo, está impresionado. Así que ahora tiene la prueba final del semestre que viene y como de costumbre se siente la necesidad de incitar a todos a hacer sus predicciones acerca de cómo youll hacer en la última prueba. Bueno, espero que veas el patrón. Ahora, espero que puedas ver el patrón. ¿Cuál crees que es el silbido más preciso mientras trabajamos? Ahora volvemos a nuestra nueva compañía de limpieza iniciada por su hermana separada llamada Whistle While We Work. Tiene algunos datos de ventas anteriores representados en la siguiente sección de una hoja de cálculo. Primero presentamos los datos para un pronóstico de media móvil de tres periodos. La entrada para la celda C6 debe ser Ahora puede copiar esta fórmula de celda abajo a las otras celdas C7 a C11. Observe cómo el promedio se mueve sobre los datos históricos más recientes, pero utiliza exactamente los tres períodos más recientes disponibles para cada predicción. También debe notar que realmente no necesitamos hacer las predicciones para los períodos pasados ​​con el fin de desarrollar nuestra predicción más reciente. Esto es definitivamente diferente del modelo de suavizado exponencial. He incluido las predicciones anteriores porque las usaremos en la siguiente página web para medir la validez de la predicción. Ahora quiero presentar los resultados análogos para un pronóstico de media móvil de dos periodos. La entrada para la celda C5 debe ser Ahora puede copiar esta fórmula de celda abajo a las otras celdas C6 a C11. Observe cómo ahora sólo se usan las dos más recientes piezas de datos históricos para cada predicción. Nuevamente he incluido las predicciones anteriores para fines ilustrativos y para uso posterior en la validación de pronósticos. Algunas otras cosas que son importantes de notar. Para una predicción de promedio móvil del período m sólo se usan los m valores de datos más recientes para hacer la predicción. Nada más es necesario. Para una predicción media móvil del período m, al hacer predicciones quotpast, observe que la primera predicción ocurre en el período m 1. Ambas cuestiones serán muy significativas cuando desarrollemos nuestro código. Desarrollo de la función de media móvil. Ahora necesitamos desarrollar el código para el pronóstico del promedio móvil que se puede usar con más flexibilidad. El código sigue. Observe que las entradas son para el número de períodos que desea utilizar en el pronóstico y la matriz de valores históricos. Puede guardarlo en cualquier libro que desee. Función MovingAverage (Histórica, NumberOfPeriods) Como única Declaración e inicialización de variables Dim Item como variante Dim Contador como Entero Dim Acumulación como único Dim HistoricalSize As Entero Inicialización de variables Counter 1 Acumulación 0 Determinación del tamaño del historial HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Acumular el número apropiado de los valores observados anteriormente más recientes Acumulación Acumulación Histórica (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Acumulación / NumberOfPeriods El código se explicará en la clase. Usted quiere colocar la función en la hoja de cálculo para que el resultado de la computación aparece donde debería gustar lo siguiente. R - Pronóstico de los enfoques de previsión editar ARIMA (AutoRegresive Integrated Moving Average) ETS (modelo de espacio de estado de suavizado exponencial) Vamos a discutir cómo Esos métodos funcionan y cómo usarlos. Vista preliminar del paquete pronóstico editar Suavizado exponencial editar Nombres AKA: media móvil ponderada exponencialmente (EWMA) Equivalente a ARIMA (0,1,1) modelo sin término constante Usado para datos suavizados para presentación hacer pronósticos promedio simple de desplazamiento: observaciones anteriores con una ponderación igualmente exponencial Suavizado: asigna pesos exponencialmente decrecientes con el tiempo Fórmula xt - secuencia de datos brutos st - salida del algoritmo de suavizado exponencial (estimación del siguiente valor de x) - factor de suavizado. 0160lt160160lt1601.Choosing derecho ninguna manera formal de elegir la técnica estadística se puede utilizar para optimizar el valor de (por ejemplo OLS) más grande es el cierre que llega a pronóstico ingenuo (los mismos puertos que la serie original con un período de retraso) El suavizado exponencial no funciona bien cuando existe una tendencia (siempre habrá sesgo) El doble suavizado exponencial es un grupo de métodos que se ocupan del problema. Suavización exponencial doble de Holt-Winters. Y para t gt 1 por donde es el factor de suavizado de datos. 0160lt160160lt1601, y es el factor de suavizado de tendencia. 0160lt160160lt1601. La salida F tm - una estimación del valor de x en el tiempo tm, mgt0 sobre la base de los datos brutos hasta el tiempo t Triple exponencial de suavizado editar toma en cuenta los cambios estacionales, así como las tendencias sugeridas por Holts estudiante, Xt - secuencia de datos sin procesar de las observaciones t 1601600 L longitud un ciclo de cambio estacional El método calcula: una línea de tendencia para los índices estacionales de datos que ponderan los valores en la línea de tendencia en función de dónde cae ese punto de tiempo en el ciclo de longitud L. S t representa el valor suavizado de la parte constante para el tiempo t. Bt representa la secuencia de mejores estimaciones de la tendencia lineal que se superponen a los cambios estacionales ct es la secuencia de factores de corrección estacional ct es la proporción esperada de la tendencia prevista en cualquier momento t mod L en el ciclo que toman las observaciones To Inicializar los índices estacionales c tL debe haber al menos un ciclo completo en los datos La salida del algoritmo se escribe nuevamente como F tm. Una estimación del valor de x en el tiempo tm, mgt0 basado en los datos brutos hasta el tiempo t. Triple suavizado exponencial es dado por las fórmulas donde es el factor de suavizado de datos. 0160lt160160lt1601, es el factor de suavizado de tendencia. 0160lt160160lt1601, y es el factor de suavizado de cambio estacional. 0160lt160160lt1601. La fórmula general para la estimación inicial de tendencia b 0 es: Establecer las estimaciones iniciales para los índices estacionales c i para i 1,2. L es un poco más involucrado. Si N es el número de ciclos completos presentes en sus datos, entonces: Note que A j es el valor promedio de x en el j-ésimo ciclo de sus datos. ETS editar editar Parámetros de modificación editar Promedios móviles en R A mi leal saber y entender, R no tiene una función incorporada para calcular promedios móviles. Usando la función de filtro, sin embargo, podemos escribir una función corta para medias móviles: Podemos usar la función en cualquier dato: mav (data), o mav (data, 11) si queremos especificar un número diferente de puntos de datos Que el predeterminado 5 trazado funciona como se espera: plot (mav (datos)). Además del número de puntos de datos sobre los cuales se puede hacer un promedio, también podemos cambiar el argumento de las funciones del filtro: sides2 usa ambos lados, sides1 usa sólo valores pasados. Comparta esta: Navegación de anuncios Navegación de comentarios Navegación de comentarios