Разработка прогноза с помощью метода скользящей средней

Метод сглаживания по скользящей средней

Укажите количество данных количество строкнажмите Далее. На втором шаге выберите диапазон сглаживания. Полученное решение сохраняется в файле Word и Excel.Обычно все веса для элементов интервала равны между. Ширину окна обычно берут нечетной, так как скользящую среднюю рассчитывают для центрального значения интервала:

Таким образом, выбранное количество наблюдений для усреднения является мерой относительной важности данных прошлых периодов против последних данных. Преимущества и недостатки Скользящее среднее просто рассчитывается и легко понимается.

Метод скользящей средней

Как правильно пользоваться Скользящей Средней

Построение прогноза с помощью подхода экспоненциального сглаживания

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

Метод экспоненциального сглаживания

Как спрогнозировать курс акций на основе экспоненциального сглаживания

Сглаживание скользящих средних. Применение сглаживания методом скользящей средней

Сглаживание методом скользящей средней

Сглаживание методом скользящей средней (устар.)

Прогнозирование в Excel с помощью линий тренда

Алгоритмы Loginom: Скользящее окно обработчик Метод сглаживания временных рядов с целью исключения влияния случайной составляющей. Широко применяется для предобработки данных в прогнозировании и других видах анализа. Метод заключается метод сглаживания по скользящей средней замене фактических метод сглаживания по скользящей средней членов ряда средним арифметическим значений нескольких ближайших к нему членов.

Набор усредняемых значений образует так называемое окно скольжения. Член, значение которого заменяется на среднее по окну, занимает в окне срединное положение. Различают две разновидности метода скользящего среднего — простое сглаживание и взвешенное сглаживание. Простое заключается в обычной замене значений членов ряда на среднее арифметическое по соответствующему окну: Размер окна зависит от характера временного ряда, целей исследования и определяется пользователем.

Вообще, чем больше окно, тем сильнее сглаживание. Поэтому, если выбрать окно слишком большим, вместе со случайной составляющей возможно будут подавлены изменения, несущие полезную информацию. В пределе, если размер окна взять равным длине ряда, значения всех его членов станут одинаковыми и равными среднему значению ряда. Вся метод сглаживания по скользящей средней о динамике исследуемого процесса таким образом будет потеряна. При взвешенном сглаживании значения ряда средние значения, вычисленные по окну, берутся с некоторыми весами, отражающими вклад члена ряда в отражаемые рядом закономерности исследуемого процесса.

В этом случае, аппроксимация оценки значения ряда производится с помощью полинома порядка p в интервале:

Также читайте

© 2011