Jaka jest różnica między średnią ruchoma a ważoną średnią ruchoma Średni ruchoma w okresie 5 lat, w oparciu o powyższe ceny, zostanie obliczona według następującego wzoru: Na podstawie powyższego równania średnia cena w okresie wymienionym powyżej wynosiła 90,66. Wykorzystanie średnich kroczących jest skuteczną metodą eliminowania silnych wahań cen. Kluczowym ograniczeniem jest to, że punkty danych starszych danych nie są ważone inaczej niż punkty danych w pobliżu początku zbioru danych. W tym miejscu ważone ruchome średnie wchodzą w grę. Średnie ważone przypisują większą wagę do bardziej aktualnych punktów danych, ponieważ są one bardziej istotne niż punkty danych w odległej przeszłości. Suma ważenia powinna wynosić do 1 (lub 100). W przypadku prostej średniej ruchomej ważenia są równomiernie rozłożone, dlatego nie są one przedstawione w powyższej tabeli. Cena zamknięcia średniej ruchomej AAPLJava Jeśli szukasz EMA, która jest zoptymalizowana dla przesyłania strumieniowego danych, pochodzących z pliku lub usługi cytowania, poniższa klasa próbek będzie dobrze, w przeciwieństwie do korzystania z obliczeń brutalnych sił. To podejście jest szczególnie użyteczne, jeśli przetwarzasz dane w czasie rzeczywistym. EMA, szczególny przypadek ważonych średnic ruchomych, ma tę korzyść, że względne ważenie każdego kolejnego okresu maleje przy stałym współczynniku f2 (N1), gdzie N oznacza liczbę okresów, w których ma być zastosowana EMA. Biorąc to pod uwagę, można obliczyć bieżącą wartość EMA (tj. Dla bieżącego okresu) przy użyciu następującego wzoru: eman fprice (1-f) eman-1 Poniższa klasa przykładów implementuje ten iteracyjny charakter EMA i minimalizuje wymagania obliczeniowe dotyczące funkcji brutto - metody siły lub metody postprodukcyjne. private int numPeriods 0 private int totalPeriods 0 private double runningEMA 0.0 private double factor 0.0 public EMA (int numPeriods) this. numPeriods numPeriods factor 2.0 (numPeriods 1.0) Zresetuj obliczenia, aby wygenerować EMA dla danego okresu. public void reset (int numPeriods) Zwraca wartość EMA dla okresu określonego podczas konstruktora. Jeśli przetwarzane okresy są mniejsze od zakresu EMA, zwracane jest zero. public double calculate (double price) runningEMA factorprice (1-factor) runningEMA if (totalPeriods lt numPeriods) Od kiedy otrzymujesz dane o cenie, a co robisz z wynikami EMA zależy od Ciebie. Jeśli na przykład masz dane o cenach w tablicy i chcesz obliczyć EMA w innej tablicy, poniższy fragment będzie działał: podwójne ceny. pochodzić z obliczeń, plików lub usług cytowania double ema new doubleprices. length EMA ema new EMA (50) 50 okres EMA dla (int idx0 iltprices. length idx) emaidx ema (pricesidx) Powodzenia i najlepsze życzenia dla Twojego projektu.6.2 Średnie ruchome ma 40 elecsales, order 5 41 W drugiej kolumnie tej tabeli wyświetlana jest średnia ruchoma rzędu 5, przedstawiająca szacunek cyklu trendu. Pierwszą wartością w tej kolumnie jest średnia z pierwszych pięciu obserwacji (1989-1993), druga wartość w kolumnie 5-MA jest średnią z wartości 1990-1994 i tak dalej. Każda wartość w kolumnie 5-MA jest średnią obserwacji w okresie pięcioletnim, wyśrodkowanym w danym roku. Nie ma wartości dla pierwszych dwóch lat lub ostatnich dwóch lat, ponieważ nie mamy dwóch obserwacji po obu stronach. W powyższej formule kolumna 5-MA zawiera wartości kapelusza z k2. Aby zobaczyć, jak wygląda trend cyklu, spisujemy go wraz z pierwotnymi danymi na rysunku 6.7. działka 40 elecsales, główna cena sprzedaży energii elektrycznej w Pradze, ylab GWhquot. xlab quotYearquot 41 wierszy 40 ma 40 elecsales, 5 41. colreditedquot 41 Zwróć uwagę, jak trendu (w kolorze czerwonym) jest gładsza niż oryginalne dane i przechwytuje główny ruch serii czasowej bez wszystkich drobnych wahań. Metoda średniej ruchomości nie pozwala na oszacowanie T, gdzie t jest bliskie końcom serii, dlatego czerwona linia nie rozciąga się na brzegi wykresu po obu stronach. Później będziemy używać bardziej wyrafinowanych metod szacowania cyklu trendu, które pozwolą oszacowania w pobliżu punktów końcowych. Kolejność średniej ruchomej określa płynność oszacowania cyklu trendu. Generalnie większy porządek oznacza gładszą krzywą. Poniższy wykres przedstawia wpływ zmiany kolejności średniej ruchomej dla danych dotyczących sprzedaży energii elektrycznej w budynkach mieszkalnych. Proste średnie ruchome, takie jak zwykle, są nieparzyste (np. 3, 5, 7, itd.). Są więc symetryczne: w średniej ruchomej rzędu m2k1 istnieją wcześniejsze obserwacje, k późniejsze obserwacje i obserwacja środkowa uśrednione. Ale gdyby m było równe, nie byłoby już symetryczne. Średnie kroczące średnich kroczących Można zastosować średnią ruchomą do średniej ruchomej. Jednym z powodów takiego rozwiązania jest równomierna ruchoma symetryczna średnica. Na przykład możemy przyjąć średnią ruchomej rzędu 4, a następnie zastosować inną średnią ruchoma rzędu 2 do wyników. W tabeli 6.2 dokonano tego w pierwszych kilku latach australijskich kwartalnych danych o produkcji piwa. piwo2 lt - okno 40 ausbeer, start 1992 41 ma4 lm 40 piwo2, zamówienie 4. środek FALSE 41 ma2x4 lt-40 piwo2, zamówienie 4. środek TRUE 41 Notacja 2times4-MA w ostatniej kolumnie oznacza 4-MA a następnie 2-MA. Wartości w ostatniej kolumnie uzyskuje się biorąc średnią ruchomą rzędu 2 wartości w poprzedniej kolumnie. Na przykład pierwsze dwie wartości w kolumnie 4-MA to 451,2 (443410420532) 4 i 448,8 (410420532433) 4. Pierwszą wartością w kolumnie 2times4-MA jest średnia z tych dwóch: 450.0 (451.2448.8) 2. Kiedy 2-MA idzie za średnią ruchu równomiernego (np. 4), nazywana jest środkową średnią ruchoma rzędu 4. To dlatego, że wyniki są teraz symetryczne. Aby zobaczyć, że tak jest, możemy napisać 2times4-MA w następujący sposób: begin hat amp frac Bigfrac (y y y y) frac (y y y y) frac18y frac18y frac18y frac18y koniec Jest to ważona średnia obserwacji, ale jest symetryczna. Możliwe są również inne kombinacje średnich ruchomej. Na przykład często stosuje się 3times3-MA i składa się z średniej ruchomej rzędu 3, a następnie innej średniej ruchomej rzędu 3. Ogólnie rzecz biorąc, MA równomierne musi być za nią równomierne, aby symetryczne. Podobnie, nieparzysta kolejność MA powinna następować po nieparzystej kolejności. Szacowanie cyklu trendu z danymi sezonowymi Najczęstszym zastosowaniem średnich ruchomej jest oszacowanie cyklu trendu z danych sezonowych. Rozważmy 2times4-MA: frac18y frac18y. W odniesieniu do danych kwartalnych, w każdym kwartale roku podaje się taką samą wagę, jak pierwsze i ostatnie warunki mają zastosowanie do tego samego kwartału w kolejnych latach. W konsekwencji sezonowa zmiana będzie uśredniona, a uzyskane wartości kapelusza t pozostaną niewiele lub nie pozostaną wcale zmian sezonowych. Podobny efekt uzyskano przy użyciu 2-krotnego 8-MA lub 2-krotnego 12-MA. Ogólnie rzecz biorąc, 2times m-MA jest równoważne ważonej ruchomą średnią rzędu m1 ze wszystkimi obserwacjami mającymi ciężar 1m, z wyjątkiem pierwszego i ostatniego określenia, które przyjmują wagi 1 (2m). Jeśli więc okres sezonowy jest równy i rzędu m, użyj 2times m-MA do oszacowania cyklu trendu. Jeśli okres sezonowy jest nieparzysty i rzędu m, użyj m-MA do oszacowania cyklu trendu. W szczególności można wykorzystać oszacowanie cyklu trendu danych miesięcznych w oparciu o 2-godzinną 12-MA, a 7-MA można wykorzystać do oszacowania cyklu trendu danych dziennych. Inne decyzje dotyczące kolejności rejestracji zazwyczaj powodują, że szacunki cyklu koniunkturalnego są zanieczyszczone sezonowością danych. Przykład 6.2 Produkcja urządzeń elektrycznych Na rysunku 6.9 przedstawiono indeks 2times12-MA stosowany do indeksu zamówień urządzeń elektrycznych. Zauważ, że gładka linia nie wykazuje sezonowości jest prawie taka sama jak cykl trendu pokazany na rysunku 6.2, który został oszacowany przy użyciu bardziej wyrafinowanej metody niż średnie ruchome. Każdy inny wybór dla kolejności średniej ruchomej (z wyjątkiem 24, 36 itd.) Spowodowałby gładką linię, która wykaże pewne wahania sezonowe. działka 40 elecequip, ylab quotNowy zamówień indexquot. (obszar Euro) 41 wierszy 40 ma 40 elecequip, kolejność 12 41. colredredquot 41 Średnie ważone średnie ruchome Połączenie średnich ruchów powoduje średnie ważone ruchomości. Na przykład opisany powyżej model 2x4-MA jest równowaŜny waŜonym 5-MA z cięŜarami podanymi przez frac, frac, frac, frac, frac. Ogólnie ważona m-MA może być zapisana jako suma kapeluszowa k aj y, gdzie k (m-1) 2, a ciężary są podane w punktach, ak. Ważne jest, aby wagi wszystkie były sumą jednego i że są symetryczne, tak aby aj. Prosty m-MA to szczególny przypadek, w którym wszystkie wagi są równe 1m. Główną zaletą ważonych średnich kroczących jest to, że przynoszą gładsze oszacowanie cyklu trendu. Zamiast obserwacji wprowadzanych i pozostawiających obliczenia przy pełnej masie, ich ciężary powoli rosną, a następnie powoli zmniejszają się, powodując gładszą krzywiznę. Znane są niektóre zestawy ciężarów. Niektóre z nich są podane w tabeli 6.3.Najpremiowe pytania (z wcześniejszych testów) Uwaga: Po prawidłowej odpowiedzi jest następująca. Kod i - j odnosi się do której części tekstu ma zostać zaprojektowany. 1. Jakie czynniki wykonują pięć technik wygładzania danych przedstawionych w rozdziale 3. A) Wszyscy używają jedynie obserwacji danych w przeszłości. B) Wszyscy nie przewidują cyklicznych odwrotów w danych. C) Wszystkie wygładzone krótkotrwałe hałasy uśredniają dane. D) Wszystkie serologiczne produkty są skorelowane. E) Powyższe poprawki są poprawne. 2. Zmienną prostą środkową 3-punktową średnią ruchową zmiennej Xt serii czasowej jest: A) (Xt-1 Xt-2 Xt-3) 3. B) (Xt Xt-1 Xt-1) 3. C) (Xtl Xt Xt-1) 3. D) Żadne z powyższych nie jest poprawne. 3. Przeciętne wygładzenie ruchu może prowadzić do wprowadzania w błąd wskazań przy stosowaniu do danych stacjonarnych A). B) prognozowanie odwrócenia tendencji na rynku akcji. C) małe i ograniczone zestawy danych. D) duże i obfite zestawy danych. E) Żadne z powyższych nie jest poprawne. 4. Które z poniższych nie jest poprawne przy wyborze odpowiedniej wielkości stałej wygładzania (a) w prostym elemencie wygładzania wykładniczego A) Wybierz wartości zbliżone do zera, jeśli seria ma wiele różnic losowych. B) Wybierz wartości zbliżone do jednego, jeśli wartości prognozy zależą w dużym stopniu od ostatnich zmian wartości rzeczywistych. C) Wybierz wartość minimalizującą RMSE. D) Wybierz wartość, która zmaksymalizuje błąd średniej kwadratu. E) Powyższe poprawki są poprawne. 5. Stała wygładzania (a) prostego modelu wygładzania wykładniczego A) powinna mieć wartość zbliżoną do jednej, jeśli dane bazowe są względnie niekorzystne. B) powinny mieć wartość zbliżoną do zera, jeśli dane bazowe są stosunkowo gładkie. C) jest bliżej zera, większa rewizja w bieżącej prognozie przy uwzględnieniu bieżącego błędu prognozy. D) jest bliżej jednego, tym większa jest korekta obecnej prognozy, biorąc pod uwagę bieżący błąd prognozy. 6. Procedura najmniejszych kwadratów minimalizuje sumę A) sumy pozostałości. B) kwadrat maksymalnego błędu. C) suma błędów bezwzględnych. D) suma kwadratowych resztek. E) Żadne z powyższych nie jest poprawne. 7. Pozostałą resztą jest A) różnica między średnią Y zależna od X a bezwarunkową średnią. B) różnica między średnią Y i jej rzeczywistą wartością. C) różnica między przewidywaniem regresji Y i jego rzeczywistą wartością. D) różnica między sumą kwadratów błędów przed i po X jest wykorzystywana do przewidywania Y. E) Żadne z powyższych nie jest poprawne. Uważa się, że zaburzenia modelu regresji (błędy prognozy) A są zgodne z normalnym rozkładem prawdopodobieństwa. B) są uznawane za niezależne w czasie. C) przyjmuje się średnio do zera. D) można oszacować przez resztki OLS. E) Wszystkie powyższe są poprawne. 9. Sezonowe wskaźniki sprzedaży dla ośrodka narciarskiego Black Lab są na styczeń 1.20 a grudzień 0.80. Jeśli sprzedaż za grudzień 1998 r. Wyniosła 5000, rozsądny szacunek sprzedaży za styczeń 1999 r .: E) Żadne z powyższych nie jest poprawne. 10. Która z poniższych technik nie jest używana do rozwiązywania problemu autokorelacji A) Modele autoregresji. B) Ulepszanie specyfikacji modelu. C) Przenoszenie średniej wygładzania. D) Najpierw różnicuje dane. E) Regresja przy użyciu procentowych zmian. 11. Które z poniższych nie jest konsekwencją korelacji szeregowej A) Szacunki estymacji OLS są teraz bezstronne. B) Odstępy predykcji OLS są odchylone. C) Kwadrat R jest mniejszy niż 0,5. D) Szacunki punktu są bezstronne. E) Żadne z powyższych nie jest poprawne. 12. Autokorelacja prowadzi do: B) Korelacji szeregowej. C) regresja sprytna. D) Regresja nieliniowa. E) Powyższe poprawki są poprawne. 13. Dokładne przedziały predykcji dla zmiennej zależnej A) mają kształt łuku wokół szacowanej linii regresji. B) są liniowe wokół szacowanej linii regresji. C) nie biorą pod uwagę zmienności Y wokół regresji próbki. D) nie uwzględnia losowości próbki. E) Żadne z powyższych nie jest poprawne. Krótki problem Przykład 14. Model dwuwymiarowego regresji liniowej odnoszący się do wydatków na podróże krajowe (DTE) w funkcji dochodu na jednego mieszkańca (IPC) został oszacowany jako: DTE-9589.67 .953538 (IPC) Prognoza DTE przy założeniu, że IPC wynosi 14.750. Dokonaj odpowiedniego punktu i przybliżonego 95-procentowego przedziału szacunkowego, zakładając, że szacowana wariacja błędu regresji wynosiła 2.077.230,38. Dotyczy punktu DTE wynosi: DTE -9589.67, 953538 (14 750) 4,475.02. Standardowy błąd regresji wynosi 1441,26, a przybliżony przedział ufności 95 wynosi: 4,475.02 plus2 (1441,26) 4,475,02 plus 2882,52 P1592,50 lt DTE lt 7357,54, 95. b) Biorąc pod uwagę fakt, że faktyczny DTE wyniósł 7.754 (mln), obliczyć procentowy błąd w prognozie. Jeśli rzeczywista wartość DTE wynosi 7.754, procentowy błąd w prognozie, w oparciu o punktowy szacunek 4475.02, wynosi 42.3. (7754 - 4475,02) 7754, 423. 15 Jeśli okaże się, że błędy prognozy z modelu typu ARIMA wykazują korelację szeregową, taki model A) nie jest odpowiednim modelem prognozowania. B) jest kandydatem na dodanie innej zmiennej objaśniającej. C) na pewno zawiera sezonowość. D) jest kandydatem do regresji Cochrane-Orcutta. E) Wszystkie powyższe są poprawne. 16. Ruchome modele średnie są najlepiej opisane jako A) średnie proste. B) średnie nieważone. C) średnie ważone szeregu szumów białych. D) średnie ważone nietypowych przypadkowych wariantów. E) Żadne z powyższych nie jest poprawne. 17. Który z poniższych wzorców koreltralnej funkcji autocorelacji częściowej jest niezgodny z procesem autoregresyjnego przetwarzania danych A) Zmiennie wykładając na zero. B) Cyklicznie spada do zera. C) pozytywnie na początku, potem ujemny i wzrastający do zera. D) Negatywnie na początku, potem pozytywny i spada do zera. E) Wszystkie powyższe są poprawne. 18 Funkcja autokorelacji serii czasowej przedstawia współczynniki znacznie różniące się od zera w przypadku opóźnień od 1 do 4. Funkcja częściowej autokorelacji wykazuje jeden skok i monotonicznie zwiększa się do zera w miarę zwiększania długości opóźnień. Taka seria może być modelowana jako model. E) Żadne z powyższych nie jest poprawne. 19. Który z poniższych nie jest pierwszym krokiem w procesie selekcji modelu ARIMA?) Sprawdzić funkcję autokorelacji surowych serii. B) Sprawdź częściową funkcję autokorelacji surowych serii. C) Przetestuj dane na stacjonarność. D) Oszacuj model ARIMA (1,1,1) w celach referencyjnych. E) Wszystkie powyższe są poprawne. 20 Jaka jest hipoteza zerowa, którą testuje się przy użyciu statystyki Box-Pierce A) Zestaw autokorelacji jest równy zero. B) Zestaw autokorelacji nie jest równy zero. C) Zestaw autokorelacji jest wspólny. D) Zestaw autokorelacji jest wspólnie nie równy. E) Wszystkie powyższe błędy są nieprawidłowe. 21. Głównym celem łączenia prognoz jest zmniejszenie B) średniego nastawienia prognostycznego. C) oznacza kwadratowy błąd prognozowania. D) oznacza bezwzględny błąd prognozowania. E) Powyższe poprawki są poprawne. 22. Które z poniższych zalet jest korzystne z punktu widzenia adaptacyjnego podejścia do szacowania optymalnej wagi w przewidywanym procesie kombinacji A) Wagi zmieniają się z okresu na okres. B) Można przeprowadzić test skurczu połączonego modelu prognozy. C) Stosowana jest kowariancja między wariantami błędów. D) Wybierane są odważniki, aby zmaksymalizować wariancję błędu regresji. E) Wszystkie powyższe są poprawne.
No comments:
Post a Comment