Primerjava metod za Trend Ocena pričakovanega

ocena Trend jepraksa pri iskanju vzorcev , kako kvantitativnih sprememb podatkov skozi čas. Ocena trend jeključni del napovedi , ki se uporablja za pomoč pri interpretaciji podatkov v financ, ekonomije, poslovnih , inženiring, družboslovja in fizikalnih znanosti . Osrednja ideja pri oceni trendov je, da se pravi podatki odražajo neko osnovno težnjo v kombinaciji z naključnim ” hrup ” zaradi nepravilnosti pri merjenju . Čas Series Analysis

časovna vrsta jezaporedje podatkovnih točk v času , običajno prikazan kot grafu ali grafikonu. Časovne vrste je mogoče analizirati ročno poskušajo zaznati nobenega pomembnega trenda. Primer časovne vrste je bolnika srčni utrip . Ker setrend ” zdrave ” srčni utrip znano , lahko zdravniki uporabljajo analizo v časovnih serijah za preverjanje nepravilno bitje srca . Ta vrsta ročno analizo časovnih vrst je primerna le , če ječist, signala brez motenj in osnovnih mehanizmov , ki ustvarjajo signal , so dobro poznani .
Hrup in Signal
< p> analiza Trend gre za prepoznavanje signala v podatkih . Signal jesmiselno vzorec ali trend v podatkih . V realnem svetu je pogosto nekaj naključnih motenj ali ” hrup ” , ki zamegljuje signal . Mnoge metode ocenjevanja trend so poskusi , da izločijo hrup in pustiti za seboj smiselno signala . Ta signal lahko pokažeta prihodnjega gibanja podatkov .
Enostavno drseče povprečje

Enostavno drseče povprečje je ocena tehnikatrend , primeren za uporabo podlagi podatkov , ki kaže redne periodične spremembe. Enostavna drseča sredina se uporablja za ugotavljanje, ali obstaja kakršen koli dolgoročni trend v podatkih , medtem ko ignorirajo občasnih sprememb . Primer bi lahko prodaja igrač podjetja. Te prodaje bi ponavadi vsako leto vrhunec okoli božiča , tako da bodo razstavljali periodičnost eno leto. Da bi ugotovili , kaj ( če sploh ) obstaja trend na dolgi rok , bidružba igrača uporabite preprost drseče povprečje . Glede naniz n podatkov opozarja 1,2 , …, n – 1 , n – k točki preprosto drseče povprečjese ugotovi z izrisom povprečje vsakega zaporednega niza sk zaporednih podatkovnih točk : Na MarketBook.si

( 1,2 , … , k – 1 , K) /k , ( 2,3 , … , k, k + 1 ) /k , … , ( nk , n ( k – 1 ) , …, n – 1 , n ) /k.

To povzroči manjši, lažji nabor podatkov , ki prikazuje dolgoročno gibanje podatkov in se uporablja predvsem prepoznati dolgoročne trende v podatkih medtem filtriranje out sezonskosti .
umerjeno drseče povprečje

tehtano drseče povprečje je podobno enostavnega tekočim povprečjem , razen da so se povprečne podatkovne točke, vsak dobi težo , ki odraža , kako pomembna so verjeli, da . Določitev te teže jesubjektivna odločitev na podlagi znanja o preteklem obnašanju niza podatkov. Ena običajna metoda , da ga izberete se pogosto uporablja na področju financ . V tej konvenciji , če ještevilo podatkov točki je ” n “, potemnajnovejši podatki kažejo se ponderirajo my ga pomnoži zn , jeprejšnji podatki kažejo ponderirajo, kakor je n – 1, in tako naprej, vse tja nazaj do prve podatke točka, ki se ponderirajo, kakor je 1. jetehtano drseče povprečje primerno za ocenjevanje trendov , ko so trendi verjetno najbolj vplivala novejših gibanj v podatkih. To lahko dobimo natančnejše ocene trendov v podatkovnih nizih , kjer nedavna gibanja močno vpliva kasnejših premikov , kot so podatki o cenah na finančnem trgu.
Eksponentno glajenje Model

glajenje Model eksponentna , imenovan tudi eksponentne drseče povprečje , je tehnikaocenjevanja trend , ki se uporablja uteži , ki zmanjšujejo v eksponentni način. Glajenje modela eksponentno napoveduje naslednjo podatkovno točko v vrsti danih podatkovnih točk . To se izračuna tako, da v zadnjem času opaziti podatkovno točko in da se pomnoži s koeficientom alfa ponder , nato pa dodal, da je to ( 1 – alfa ), pomnožen s eksponentnega glajenja modela napovedi za zadnje opazovano podatkovne točke : jezik

ESM = alfa * X + ( 1 – alfa ) * ( ESM- 1) slovenian

Kje jenapovedal naslednjo vrednost s pomočjo eksponentne drseče povprečje , a je ESMponder konstanta , X , jev zadnjem času opaziti vrednost podatka in ESM- 1 jeeksponentna drseča sredina ocena nedavno opazili podatkovno točko . Glajenje modela eksponentno širi vpliv zadnjih vrednot na napovedano oceno trendov. Uporablja se v primerih, ko so nedavni premiki nabora podatkov bistveno bolj pomembna od prejšnjih gibanj .