Авторизоваться

Сглаживания рядов динамики скользящей средней

VKontakte Методы сглаживания и выравнивания динамических рядов. Способы устранения случайных факторов делятся на две больше группы:IV Применение рассмотренного метода в основном ограничивается теми ситуациями, когда исходные данные относятся к дням, неделям или месяцам года, так как значения исследуемого признака по более мелким временным интервалам больше подвержены случайным колебаниям.

Метод скользящей средней.

Лекция 9. Экспоненциальное сглаживание. Распознавание образов: метод к-го ближайшего соседа

Метод скользящей средней

"Эксперт". Экспоненциальное сглаживание и сезонная декомпозиция. Модуль 5

Метод экстраполяции и скользящей средней. Константин Терёхин. Часть 2 (серия 44)

Прогнозирование в Excel с помощью линий тренда

Построение прогноза с помощью подхода экспоненциального сглаживания

Сглаживание методом скользящей средней (устар.)

Сглаживание методом скользящей средней

Сглаживание скользящих средних. Применение сглаживания методом скользящей средней

Как видно из рис. Это происходит сглаживания рядов динамики скользящей средней, что семилетним скользящим средним соответствует более долгий период. Однако, чем больше длина периода, тем меньшее количество скользящих средних можно вычислить и отобразить на графике. Выпадающие из анализа значения приводят к искажению ряда динамики. Чтобы избежать утомительных вычислений на практике применяется программное обеспечение Пакет анализа программы Microsoft Excel.

Для выявления долговременных тенденций применяется метод экспоненциального сглаживания. Этот метод позволяет делать краткосрочные прогнозы в рамках одного интервалакогда наличие долговременных тенденций остается под вопросом. Метод получил название от последовательности экспоненциально взвешенных скользящих средних. Сглаживания рядов динамики скользящей средней значение этой последовательности зависит от всех предыдущих наблюдаемых значений.

Уравнение, позволяющее сгладить международные дилинговые центры динамики в пределах произвольного периода времени i содержит три элемента: Текущее наблюдаемое значение Уiпринадлежащее ряду динамики; Предыдущее экспоненциально сглаженное значение Еi-1 Присвоенный вес W.

Выбор сглаживающего коэффициента достаточно субъективен. Если исследователь хочет просто исключить из ряда динамики нежелательные циклические или случайные колебания, следует выбирать небольшие величины W близкие к нулю. В этом случае четко проявляются долговременные тенденции. Если ряд динамики используется сглаживания рядов динамики скользящей средней прогнозирования, необходимо выбрать большой вес W близкий к 1. Тогда повышается точность краткосрочного прогнозирования.

Смотрите также

grant-prefekta.ru