Problèmes De Déménagement Moyenne Prévision Modèle

SIMPLE MOVING MOYENNE Problèmes d'utilisation de la moyenne mobile simple comme outil de prévision: La moyenne mobile est le suivi des données réelles, mais il est toujours en retard par rapport à lui. La moyenne mobile n'atteindra jamais les sommets ou les vallées des données réelles. Il lisse les données. Il ne vous dit pas grand-chose sur l'avenir. Cependant, cela ne rend pas la moyenne mobile inutile151. Il suffit d'être conscient de ses problèmes. Pour résumer, pour une moyenne mobile simple ou une seule moyenne mobile, nous avons vu des problèmes avec l'utilisation de la moyenne mobile simple comme outil de prévision. La moyenne mobile est suivi des données réelles, mais sa toujours en retard par rapport à elle. La moyenne mobile n'atteindra jamais les sommets ou les vallées des données réelles, car elle permet de lisser les données, et cela ne vous dit pas grand-chose sur l'avenir, car il ne fait que prévoir une période à l'avance et cette prévision est censée représenter la meilleure Valeur pour la période future, une période à l'avance, mais il ne vous dit pas beaucoup au-delà. Cela ne rend pas la moyenne mobile simple inutilisable en fait, vous voyez un moyen de déplacement simple. Méthode MovingAverageModel Un modèle de prévision de moyenne mobile est basé sur une série temporelle artificiellement construite dans laquelle la valeur pour une période donnée est remplacée par la moyenne de Cette valeur et les valeurs pour un certain nombre de périodes de temps précédentes et suivantes. Comme vous l'avez peut-être deviné à partir de la description, ce modèle convient le mieux aux données de séries temporelles, c'est-à-dire aux données qui changent au fil du temps. Par exemple, de nombreux graphiques de stocks individuels sur le marché boursier montrent des moyennes mobiles de 20, 50, 100 ou 200 jours comme un moyen de montrer les tendances. Puisque la valeur de prévision pour une période donnée est la moyenne des périodes précédentes, alors la prévision apparaîtra toujours à la traîne derrière les augmentations ou les diminutions des valeurs observées (dépendantes). Par exemple, si une série de données a une tendance à la hausse notable, alors une prévision moyenne mobile fournira généralement une sous-estimation des valeurs de la variable dépendante. La méthode de la moyenne mobile a un avantage par rapport aux autres modèles de prévision en ce qu'elle permet de lisser les pics et les creux (ou les vallées) dans un ensemble d'observations. Cependant, il présente également plusieurs inconvénients. En particulier, ce modèle ne produit pas d'équation réelle. Par conséquent, il n'est pas tout ce qui est utile comme moyen de prévision à moyen terme. Il ne peut être utilisé de manière fiable que pour prévoir une ou deux périodes dans le futur. Le modèle de la moyenne mobile est un cas particulier de la moyenne mobile pondérée plus générale. Dans la moyenne mobile simple, tous les poids sont égaux. Depuis: 0.3 Auteur: Steven R. Gould Champs hérités de la classe net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel MovingAverageModel () Construit un nouveau modèle de prévision de la moyenne mobile. MovingAverageModel (période int) Construit un nouveau modèle de prévision de la moyenne mobile, en utilisant la période spécifiée. GetForecastType () Renvoie un nom d'un ou deux mots de ce type de modèle de prévision. Init (DataSet dataSet) Utilisé pour initialiser le modèle de moyenne mobile. ToString () Cela doit être remplacé pour fournir une description textuelle du modèle de prévision actuel incluant, si possible, tous les paramètres dérivés utilisés. Méthodes héritées de la classe net. sourceforge. openforecast. models. WeightedMovingAverageModel MovingAverageModel Construit un nouveau modèle de prévision de la moyenne mobile. Pour qu'un modèle valide soit construit, vous devez appeler init et passer dans un ensemble de données contenant une série de points de données avec la variable de temps initialisée pour identifier la variable indépendante. MovingAverageModel Construit un nouveau modèle de prévision de la moyenne mobile, utilisant le nom donné comme variable indépendante. Paramètres: independentVariable - le nom de la variable indépendante à utiliser dans ce modèle. MovingAverageModel Crée un nouveau modèle de prévision de la moyenne mobile, en utilisant la période spécifiée. Pour qu'un modèle valide soit construit, vous devez appeler init et passer dans un ensemble de données contenant une série de points de données avec la variable de temps initialisée pour identifier la variable indépendante. La valeur de la période est utilisée pour déterminer le nombre d'observations à utiliser pour calculer la moyenne mobile. Par exemple, pour une moyenne mobile de 50 jours où les points de données sont des observations quotidiennes, la période devrait être fixée à 50. Cette période sert également à déterminer le nombre de périodes futures qui peuvent être effectivement prévues. Avec une moyenne mobile de 50 jours, nous ne pouvons raisonnablement - avec un degré de précision - prévoir plus de 50 jours au-delà de la dernière période pour laquelle les données sont disponibles. Cela peut être plus avantageux que, par exemple, une période de 10 jours, où nous ne pouvions raisonnablement prévoir 10 jours au-delà de la dernière période. Paramètres: période - le nombre d'observations à utiliser pour calculer la moyenne mobile. MovingAverageModel Construit un nouveau modèle de prévision de la moyenne mobile, en utilisant le nom donné comme variable indépendante et la période spécifiée. Paramètres: independentVariable - le nom de la variable indépendante à utiliser dans ce modèle. Période - le nombre d'observations à utiliser pour calculer la moyenne mobile. Utilisé pour initialiser le modèle de moyenne mobile. Cette méthode doit être appelée avant toute autre méthode de la classe. Puisque le modèle de moyenne mobile ne dérive aucune équation de prévision, cette méthode utilise le DataSet d'entrée pour calculer les valeurs de prévision pour toutes les valeurs valides de la variable de temps indépendante. Spécifié par: init dans l'interface ForecastingModel Overrides: init dans la classe AbstractTimeBasedModel Paramètres: dataSet - ensemble de données d'observations pouvant être utilisées pour initialiser les paramètres de prévision du modèle de prévision. GetForecastType Renvoie un nom d'un ou deux mots de ce type de modèle de prévision. Gardez cette courte. Une description plus longue doit être implémentée dans la méthode toString. Cela devrait être annulé pour fournir une description textuelle du modèle de prévision actuel incluant, si possible, tous les paramètres dérivés utilisés. Spécifié par: toString dans l'interface ForecastingModel Overrides: toString dans la classe WeightedMovingAverageModel Renvoie: une représentation en chaîne du modèle de prévision actuel et ses paramètres. Une série temporelle est une séquence d'observations d'une variable aléatoire périodique. On peut citer par exemple la demande mensuelle d'un produit, l'effectif annuel d'un étudiant de première année dans un département de l'université et les flux journaliers dans une rivière. Les séries chronologiques sont importantes pour la recherche opérationnelle car elles sont souvent les moteurs des modèles décisionnels. Un modèle d'inventaire nécessite des estimations des demandes futures, un modèle de planification des cours et un modèle de dotation pour un département universitaire exige des estimations de l'afflux des futurs étudiants et un modèle pour fournir des avertissements à la population dans un bassin fluvial nécessite des estimations des flux des rivières pour l'avenir immédiat. L'analyse des séries chronologiques fournit des outils pour sélectionner un modèle qui décrit la série temporelle et l'utilisation du modèle pour prévoir les événements futurs. La modélisation des séries temporelles est un problème statistique car les données observées sont utilisées dans les procédures de calcul pour estimer les coefficients d'un modèle supposé. Les modèles supposent que les observations varient au hasard sur une valeur moyenne sous-jacente qui est une fonction du temps. Sur ces pages, nous limitons l'attention à l'utilisation de données de séries chronologiques historiques pour estimer un modèle dépendant du temps. Les méthodes sont appropriées pour la prévision automatique et à court terme des informations fréquemment utilisées lorsque les causes sous-jacentes de la variation temporelle ne changent pas de façon marquée dans le temps. En pratique, les prévisions issues de ces méthodes sont ensuite modifiées par des analystes humains qui incorporent des informations non disponibles à partir des données historiques. Notre objectif principal dans cette section est de présenter les équations pour les quatre méthodes de prévision utilisées dans le complément de prévision: moyenne mobile, lissage exponentiel, régression et lissage exponentiel double. Ces méthodes sont appelées méthodes de lissage. Méthodes non prises en compte comprennent la prévision qualitative, la régression multiple, et les méthodes autorégressives (ARIMA). Les personnes intéressées par une couverture plus étendue devraient visiter le site des Principes de prévision ou lire l'un des nombreux excellents livres sur le sujet. Nous avons utilisé le livre Forecasting. Par Makridakis, Wheelwright et McGee, John Wiley ampères Sons, 1983. Pour utiliser le classeur Exemples Excel, vous devez avoir le complément de prévision installé. Choisissez la commande Relink pour établir les liens vers le complément. Cette page décrit les modèles utilisés pour la prévision simple et la notation utilisée pour l'analyse. Cette méthode de prévision la plus simple est la moyenne mobile. La méthode fait simplement la moyenne des dernières m observations. Il est utile pour les séries chronologiques avec une moyenne lentement changeante. Cette méthode considère l'ensemble du passé dans ses prévisions, mais pèse l'expérience récente plus fortement que moins récente. Les calculs sont simples parce que seule l'estimation de la période précédente et les données actuelles déterminent la nouvelle estimation. La méthode est utile pour les séries chronologiques dont la moyenne est lentement variable. La méthode de la moyenne mobile ne réagit pas bien à une série chronologique qui augmente ou diminue avec le temps. Ici, nous incluons un terme de tendance linéaire dans le modèle. La méthode de régression se rapproche du modèle en construisant une équation linéaire qui fournit l'ajustement par moindres carrés aux dernières m observations.