WeightedMovingAverageModel. A 가중 이동 평균 예측 모델은 주어진 기간의 값이 해당 값의 가중 평균 및 이전 기간의 일부 값으로 대체되는 인위적으로 구성된 시계열을 기반으로합니다. 설명에서이 모델은 시계열 데이터, 즉 시간에 따라 변하는 데이터에 가장 적합합니다. 주어진 기간의 예측 값은 이전 기간의 가중 평균이므로 예측은 항상 증가 또는 감소에 비해 지연되는 것처럼 보입니다 관측 종속 값 감소 예를 들어, 데이터 시리즈가 눈에 띄는 상승 추세를 보이는 경우 가중 이동 평균 예측은 일반적으로 종속 변수의 값을 과소 평가합니다. 이동 평균 모델과 같은 가중 이동 평균 모델은 관측 세트에서 봉우리와 골짜기 또는 골짜기를 부드럽게 해준다는 점에서 다른 예측 모델에 비해 유리하다. g 평균 모델을 사용하면 몇 가지 단점이 있습니다. 특히이 모델은 실제 방정식을 생성하지 않습니다. 따라서 중간 장기 예측 도구로 유용하지는 않습니다. 향후 몇 기간을 정확하게 예측하는 데에만 사용할 수 있습니다. 0부터 4 Steven R Gould. class. WeightedMovingAverageModel에서 상속 된 새 가중 이동 평균 예측 모델을 생성합니다. WeightedMovingAverageModel double weights 지정된 가중치를 사용하여 새 가중 이동 평균 예측 모델을 생성합니다. forecast double timeValue 종속 변수의 예측 값을 반환합니다. getForecastType이 유형의 예측 모델에 대해 하나 또는 두 개의 단어 이름을 리턴합니다. getNumberOfPeriods이 model. getNumberOfPredictors에서 사용되는 현재 마침표 수를 리턴합니다. 기본 모델에서 사용되는 predictor 수를 리턴합니다. setWeights double weights 가중치 이동 평균 예측에 사용되는 가중치를 설정합니다. 모델을 지정된 weights. toString에 오버라이드 (override)합니다. 가능한 경우, 사용 된 파생 된 매개 변수를 포함하여 현재 예측 모델에 대한 텍스트 설명을 제공하려면 대체해야합니다. class에서 상속 된 메소드 지정된 가중치를 사용하여 새 가중 이동 평균 예측 모델을 작성합니다. For 유효한 모델을 만들려면 init을 호출하고 독립 변수를 식별하기 위해 시간 변수가 초기화 된 일련의 데이터 요소를 포함하는 데이터 세트를 전달해야합니다. 가중치 배열의 크기는 관찰 수를 결정하는 데 사용됩니다 또한 가중치 이동 평균을 계산하는 데 사용됩니다. 또한 가장 최근의 기간에는 배열의 첫 번째 요소 즉 가중치 0으로 정의 된 가중치가 주어집니다. 가중치 배열의 크기는 유효 기간을 결정하는 데에도 사용됩니다 예측 50 일간의 가중 평균으로, 우리는 어느 정도의 정확도로 합리적으로 최종 페리오를 50 일 이상 예측할 수 없습니다 d 데이터를 사용할 수있는 경우이 범위의 끝 부분 근처의 예측조차도 신뢰할 수 없습니다. 가중치에 유의하십시오. 일반적으로이 생성자에 전달 된 가중치는 최대 1 0이어야합니다. 그러나 편의상, 가중치는 1 0까지 가산되지 않습니다. 이 구현은 모든 가중치를 비율에 비례하여 1로 합계합니다. 0 가중치 - 가중 이동 평균을 계산할 때 이전 관측 값에 할당 할 가중치 배열입니다. 새 가중 이동 평균을 계산합니다 예측 모델. 독립 변수 및 지정된 가중치로 명명 된 변수를 사용합니다. 매개 변수 independentVariable - 이 모델에서 사용할 독립 변수의 이름입니다. 가중치 - 가중 이동 평균을 계산할 때 이전 관측 값에 할당 할 가중치 배열입니다. 새로운 가중 이동 평균 예측 모델이 생성자은 서브 클래스에서만 사용하도록 (듯이) 설계되고 있으므로 보호되고 있습니다. 이 생성자을 사용하는 서브 클래스는, 그 후, 보호 된 setWeights 메소드를 호출 해, 이 모델이 사용하는 웨이트를 초기화합니다. 주어진 독립 변수를 사용해, 새로운 가중 이동 평균 예측 모델을 구축합니다. 파라미터 independentVariable - 이 모델로 사용하는 독립 변수의 이름. 사용 된 웨이트를 설정합니다. 주어진 가중치에 대한 가중 이동 평균 예측 모델이 메소드는 서브 클래스에서만 사용되므로 보호되는 하나의 인수로 구성된 생성자와 결합하여 사용됩니다. 하나의 인수로 작성자를 사용하는 모든 서브 클래스는 이후 setWeights 모델을 초기화하기 전에 메소드를 호출해야합니다. 가중치에 유의하십시오. 일반적으로이 메소드로 전달되는 가중치는 최대 1 0이어야합니다. 그러나 편의상 가중치의 합계가 1 0이되지 않으면이 구현 비례 적으로 모든 가중치의 비율을 조정하여 1로 합계합니다. 0 매개 변수 가중치 - 계산할 때 역사적 관측치에 할당 할 가중치 배열 독립 시간 변수의 주어진 값에 대한 종속 변수의 예측 값을 리턴합니다. 서브 클래스는 구현하는 예측 모델과 일치하는 방식으로이 메소드를 구현해야합니다. 서브 클래스는 getForecastValue 및 getObservedValue 메소드를 사용하여 AbstractTimeBasedModel 클래스의 예측에 의해 지정됨 timeValue - 예측값이 필요한 시간 변수의 값 주어진 시간 동안의 종속 변수의 예측 값을 반환 Throws IllegalArgumentException - 히스토리 데이터가 충분하지 않은 경우 - 관측치를 init에게 전달하여 주어진 시간 값에 대한 예측을 생성합니다. 기본 모델에서 사용하는 예측 변수의 수를 반환합니다. 기본 모델에서 사용하는 예측 변수의 수를 반환합니다. 이 모델에서 사용 된 현재 기간 수를 반환합니다. AbstractTimeBasedModel 클래스에있는 getNumberOfPeriods 이 모델에서 사용되는 현재 기간을 나타냅니다. 이 유형의 예측 모델에 대한 하나 또는 두 개의 단어 이름을 반환합니다. 짧게 유지하십시오. 더 긴 설명은 toString 메소드에 구현되어야합니다. 이것은 현재의 텍스트 설명을 제공하기 위해 대체되어야합니다 가능하면 예상되는 파생 파라미터를 포함한 모델을 예측합니다. ForecastingModel 인터페이스의 toString로 지정된 클래스 AbstractTimeBasedModel 클래스의 toString를 오버라이드 (override) 해, 현재의 예측 모델과 그 파라미터의 캐릭터 라인 표현을 돌려줍니다. 움직이는 평균 Aveages Basic. 기술자는, 간단한 이동 평균에 2 개의 문제 이동하는 평균 MA의 시간 구조에서 첫번째 문제는 놓습니다 대부분의 기술적 인 분석가는 가격 행동이 개장 종가를 믿는가에 충분하지 않다고 믿습니다. MA s 크로스 오버 조치이 문제를 해결하기 위해 애널리스트는 현재 가장 최근의 가격 데이터에 더 많은 가중치를 할당합니다. 기하 급수적으로 평준화 된 이동 평균 EMA 사용 예 : 10 일의 MA를 사용하여 분석가는 10 일의 종가를 계산하고이 수를 9 일째 인 10 일에 곱합니다 9 일, 8 일째, 8 일째, 8 일째까지 MA의 첫 번째 단계로 넘어갑니다. 총계가 결정되면 분석가는 곱셈기를 더하여 숫자를 나눕니다. 10 일 MA 예제의 승수를 더하면, 숫자는 55입니다. 이 표시기는 선형 가중 이동 평균으로 알려져 있습니다. 관련 독서에 대해서는 단순 이동 평균을 확인하십시오. 경향은 두드러집니다. 많은 기술자는 기하 급수적으로 평활화 된 이동 평균 EMA를 확고히 믿습니다. 이 표시기는 매우 다양한 방식으로 설명되었습니다 그것은 학생과 투자자 모두를 혼란스럽게합니다. 아마도 가장 좋은 설명은 John J. Murphy의 뉴욕 금융 연구소 (The New York Institute of Finance)가 1999 년에 발표 한 금융 시장의 기술 분석 (Technical Analysis of the Financial Markets) 기하 급수적으로 평준화 된 이동 평균은 단순 이동 평균과 관련된 문제를 모두 처리합니다. 먼저 지수가 평준화 된 평균은 최근 데이터에 더 큰 가중치를 할당합니다. 따라서 가중 이동 평균입니다. 하지만 과거 가격 데이터에 덜 중요하게 적용되지만 그 계산에 계기의 모든 데이터를 포함합니다. 또한, 사용자는 전날의 백분율에 더해진 가장 최근 날짜의 가격에 더 크게 또는 더 적은 가중치를 부여하기 위해 가중치를 조정할 수 있습니다 값 두 백분율 값의 합계는 최대 100입니다. 예를 들어, 마지막 날의 가격에 10 10의 가중치를 할당 할 수 있습니다. 이 값은 이전 요일 90 90에 더 해줍니다. 총 가중치의 마지막 날 10이됩니다. 이는 최종일 가격에 5 05의 더 작은 값을 부여함으로써 20 일 평균에 해당합니다. 그림 1 지수 적으로 평활화 된 이동 평균 위의 차트는 나스닥 종합 지수를 처음 보여줍니다 ek 2000 년 8 월 1 일부터 2001 년 6 월 1 일까지 명확하게 볼 수 있듯이 EMA는 9 일 동안 종가 데이터를 사용하고 있으며 9 월 8 일에 검은 색 화살표로 표시되는 명확한 판매 신호가 있습니다. 지수가 4,000 수준 아래로 파산 한 날이었다. 두 번째 검은 색 화살표는 기술자들이 실제로 기대하고 있던 또 다른 아래쪽 다리를 보여준다. 나스닥은 3,000 표를 깨기 위해 소매 투자자로부터 충분한 양과 관심을 얻지 못했다. 다시 바닥으로 내려 갔다. 1619 년 4 월 4 일에 58 일 4 월 12 일의 상승 추세는 화살표로 표시된다. 이 지수는 1,961에서 마감 46, 기술자들은 시스코, 마이크로 소프트 및 일부 에너지 관련 이슈들과 같은 일부 할인 거래를 시작하는 제도적 펀드 매니저를보기 시작했다 관련 기사 읽기 평균 봉투 이동 인기있는 거래 도구 및 이동 평균 Bounce 정제 미국 노동 통계국 (Labor Bureau of Labor Statistics)에서 실시한 설문 조사는 구인 공석을 측정하는 데 도움을줍니다. 고용주로부터 데이터를 수집합니다. 미국이 빌릴 수있는 돈의 한도 부채 한도액은 제 2의 자유 채권법에 따라 작성되었습니다. 예금 기관이 연방 기금에서 다른 예금 기관에 자금을 대출하는 이자율. 주어진 보안 또는 시장 지수 변동성은 측정 될 수 있습니다. 미국 의회가 1933 년 은행법 (Banking Act)으로 통과하여 상업 은행이 투자 참여를 금지했습니다. 비농업 급여는 농장, 개인 가정 및 비영리 단체 이외의 모든 직업을 말합니다 sector 미국 노동국. 계절 요인 - 매 분기마다 발생하는 분기 별 평균 수요의 비율입니다 .4 년의 연간 예측은 400 단위로 예측됩니다. 분기 별 평균 예측은 400 4 100 단위입니다. 분기 별 예측 계절 요인 CAUSAL FORECASTING METHODS. 예측 예측 방법은 예상되는 요인과 다른 exte 사이의 알려진 또는 인식 된 관계에 기반합니다 회귀 수학 방정식은 종속 변수를 종속 변수에 영향을 미치는 것으로 여겨지는 하나 이상의 독립 변수와 관련 짓는다. 계량 경제 모형 (emconometric models) 경제 활동의 일부 분야를 설명하는 상호 의존 회귀 방정식의 시스템 3 입출력 모델은 다음과 같이 설명한다. 경제의 한 섹터에서 다른 섹터로 흐르고 다른 섹터에서 산출물을 산출하는 데 필요한 입력을 예측합니다 .4 시뮬레이션 수정. MEASURING FORECAST ERRORS. 예측 오차의 두 가지 측면 - 바이어스 및 정확도 - 바이어스 및 정확성 - 한 방향으로 다른 방향보다 더 많이 잘못하면 예측이 편향됩니다 .-이 방법은 과소 예측 또는 과다 예측하는 경향이 있습니다. 정확성 - 예측 정확도는 실제 수요에서 예상 거리가 오류의 방향을 무시한다는 의미입니다. 예제 6 개 기간에 대한 예측과 실제 수요가 추적되었습니다. 다음 표는 6 개의 기간에 대한 실제 수요 D t와 예측 수요 F t입니다. c 예측 오차의 누적 합 CFE -20.mean 절대 편차 MAD 170 6 28 33.mean 제곱 오차 MSE 5150 6 858 33. 예측 오차의 표준 편차 5150 6 29 30.mean 절대 퍼센트 오차 MAPE 83 4 6 13 9. 어떤 정보 각각은 포기합니다. 예측은 수요를 과소 평가하는 경향이 있습니다. 예측 당 평균 오류는 2833 단위 또는 실제 수요의 139입니다. 예측 오류의 샘플링 분포에는 293 단위의 표준 편차가 있습니다. 예측 방법 선택 기준. 목표 1 정확도 극대화 및 바이어스 극소화 최소화시 계열 예측 방법 선택 규칙 누적 예측 오차 CFE로 측정 한 최소 바이어스 또는 가장 작은 평균 절대 편차 MAD 또는 가장 작은 트래킹 방식 선택 신호 또는 지원의 근본적인 패턴에 대한 경영진의 믿음을 뒷받침합니다. 정확성과 편견 모두의 어떤 척도는 함께 사용해야합니다. 수요가 본질적으로 안정적 일 때, N의 낮은 값과 높은 값이 제안된다. 수요가 본질적으로 불안정하고, N의 높은 값과 낮은 값이 제안된다. 초점 예측. 초점 예측은 다양한 기술로 예측을 개발 한 다음 이러한 기술 중 가장 좋은 방법으로 예측 한 예측을 선택합니다. 예측 오차의 일부 측정 기준에 따라 최적의 결과가 결정됩니다. 예측 예상 사례. 첫 6 개월 동안 소매 품목에 대한 수요 15, 14, 15, 17, 19 및 18 단위가 있습니다. 소매업자는 2 기간 이동 평균과 0 1 및 0 1의 추세 조정 지수 평활화 모델을 기반으로 한 초점 예측 시스템을 사용합니다. 지수 모델, 1 월 예측은 15, 12 월 말의 추세 평균은 1이었습니다. 소매 업체는 지난 3 개월 동안의 평균 절대 편차 MAD를 어떤 모델을 사용하여 예측할 것인지를 결정하는 기준으로 사용합니다 그 다음 달 .7 월에 대한 예측은 무엇이고 어떤 모델이 사용될 것입니까? b 5 월에 대한 수요가 19 대신 14 일 경우 파트 a에 다른 대답을 하시겠습니까?
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