Previsão por Técnicas de Suavização Este site é uma parte dos objetos de aprendizado de E-Labs JavaScript para a tomada de decisões. Outro JavaScript nesta série é categorizado em diferentes áreas de aplicações na seção MENU nesta página. Uma série temporal é uma sequência de observações que são ordenadas a tempo. Inerente à coleta de dados obtidos ao longo do tempo é alguma forma de variação aleatória. Existem métodos para reduzir o cancelamento do efeito devido a variação aleatória. As técnicas amplamente utilizadas são o alisamento. Essas técnicas, quando aplicadas corretamente, revelam mais claramente as tendências subjacentes. Digite as séries temporais em ordem de linha em sequência, a partir do canto superior esquerdo e o (s) parâmetro (s), e clique no botão Calcular para obter uma previsão em um período de antecedência. As caixas em branco não estão incluídas nos cálculos, mas os zeros são. Ao inserir seus dados para mover de célula para célula na matriz de dados, use a tecla Tab, sem seta ou digite as chaves. Características das séries temporais, que podem ser reveladas examinando seu gráfico. Com os valores previstos e o comportamento dos resíduos, modelagem de previsão de condições. Médias móveis: as médias médias classificam-se entre as técnicas mais populares para o pré-processamento de séries temporais. Eles são usados para filtrar o ruído branco aleatório dos dados, para tornar as séries temporais mais suaves ou mesmo para enfatizar certos componentes informativos contidos nas séries temporais. Suavização exponencial: Este é um esquema muito popular para produzir uma série de tempo suavizada. Considerando que, nas Médias móveis, as observações passadas são ponderadas de forma igual, Suavização exponencial atribui pesos exponencialmente decrescentes à medida que a observação envelhece. Em outras palavras, as observações recentes recebem relativamente mais peso na previsão do que as observações mais antigas. O Suavizado Exponencial Duplo é melhor nas tendências de manuseio. O Triple Exponential Suavização é melhor no manuseio de tendências da parábola. Uma média móvel ponderada exponencialmente com uma constante de suavização a. Corresponde aproximadamente a uma média móvel simples de comprimento (isto é, período) n, onde a e n estão relacionados por: a 2 (n1) OR n (2 - a) a. Assim, por exemplo, uma média móvel ponderada exponencialmente com uma constante de suavização igual a 0,1 corresponderia aproximadamente a uma média móvel de 19 dias. E uma média móvel simples de 40 dias corresponderia aproximadamente a uma média móvel ponderada exponencialmente com uma constante de suavização igual a 0,04878. Holst Linear Exponential Suavização: Suponha que as séries temporais não sejam sazonais, mas que mostram a tendência de exibição. O método Holts estima tanto o nível atual como a atual tendência. Observe que a média móvel simples é um caso especial do alisamento exponencial, definindo o período da média móvel para a parte inteira de (2-Alpha) Alpha. Para a maioria dos dados de negócios, um parâmetro Alpha menor que 0.40 geralmente é efetivo. No entanto, pode-se realizar uma pesquisa em grade do espaço dos parâmetros, com 0,1 a 0,9, com incrementos de 0,1. Então, o melhor alfa tem o menor erro absoluto médio (erro MA). Como comparar vários métodos de suavização: embora existam indicadores numéricos para avaliar a precisão da técnica de previsão, a abordagem mais ampla é o uso de comparação visual de várias previsões para avaliar sua precisão e escolher entre os vários métodos de previsão. Nesta abordagem, é necessário traçar (usando, por exemplo, Excel), no mesmo gráfico, os valores originais de uma variável de séries temporais e os valores previstos de vários métodos de previsão diferentes, facilitando assim uma comparação visual. Você pode gostar de usar as previsões passadas por Smoothing Techniques JavaScript para obter os valores de previsão passados com base em técnicas de suavização que usam apenas um único parâmetro. Os métodos Holt e Winters usam dois e três parâmetros, respectivamente, portanto, não é uma tarefa fácil selecionar os valores ideais ótimos, ou mesmo próximos, por testes e erros para os parâmetros. O alisamento exponencial único enfatiza a perspectiva de curto alcance, ele define o nível para a última observação e baseia-se na condição de que não há nenhuma tendência. A regressão linear, que se adapta a uma linha de mínimos quadrados aos dados históricos (ou dados históricos transformados), representa o longo alcance, que está condicionado à tendência básica. Holder linear exponencial suavização capta informações sobre a tendência recente. Os parâmetros no modelo Holts são níveis-parâmetro que devem ser diminuídos quando a quantidade de variação de dados é grande e as tendências-parâmetro devem ser aumentadas se a direção da tendência recente for suportada pelos fatores causais. Previsão de curto prazo: observe que cada JavaScript nesta página fornece uma previsão de um passo a frente. Para obter uma previsão de duas etapas. Simplesmente adicione o valor previsto para o final de seus dados da série temporal e clique no mesmo botão Calcular. Você pode repetir este processo por algumas vezes para obter as previsões necessárias a curto prazo. Primeiro, instale R (se você ainda não), execute R e instale o pacote TeachingDemos (exatamente como depende do seu sistema), carregue O pacote com biblioteca (TeachingDemos), então, digite loess. demo para exibir a página de ajuda para ver como executá-lo, você pode rolar para a parte inferior onde o exemplo é e copiar e colar esse código na linha de comando R39s para ver os exemplos, Em seguida, execute com seus próprios dados para explorar ainda mais. Ndash Greg Snow 23 de março 12 às 17:15 Aqui está uma resposta simples, mas detalhada. Um modelo linear se encaixa em um relacionamento através de todos os pontos de dados. Este modelo pode ser de primeira ordem (outro significado de linear) ou polinômio para explicar a curvatura, ou com splines para explicar diferentes regiões com um modelo de governo diferente. Um ajuste LOESS é uma regressão ponderada localmente movida com base nos pontos de dados originais. O que significa que A LOESS se encaixa na entrada dos valores X e Y originais, além de um conjunto de valores de saída X para os quais calcular novos valores de Y (geralmente os mesmos valores de X são usados para ambos, mas muitas vezes menos valores X são usados para pares XY ajustados Devido ao aumento da computação necessária). Para cada valor de saída X, uma porção dos dados de entrada é usada para calcular um ajuste. A porção dos dados, geralmente de 25 a 100, mas tipicamente 33 ou 50, é local, o que significa que é a porção dos dados originais mais próximos de cada valor de saída X específico. É um ajuste em movimento, porque cada valor de saída X requer um subconjunto diferente dos dados originais, com pesos diferentes (veja o próximo parágrafo). Este subconjunto de pontos de dados de entrada é usado para executar uma regressão ponderada, com pontos mais próximos do valor de saída X, com maior peso. Essa regressão geralmente é de segunda ordem ou superior é possível, mas requer maior poder de computação. O valor Y desta regressão ponderada calculada na saída X é usado como o valor dos modelos Y para este valor X. A regressão é recalculada em cada valor de saída X para produzir um conjunto completo de valores de saída Y. Respondido 21 de fevereiro 15 às 21: 08 Indicador de regressão linear O indicador de regressão linear é usado para identificação de tendências e seguimento de tendências de forma semelhante às médias móveis. O indicador não deve ser confundido com Linear Regression Lines, que são linhas retas instaladas em uma série de pontos de dados. O Indicador de Regressão Linear traça os pontos finais de toda uma série de linhas de regressão linear desenhadas em dias consecutivos. A vantagem do Indicador de Regressão Linear sobre uma média móvel normal é que ele tem menos lag que a média móvel, respondendo mais rápido às mudanças na direção. A desvantagem é que é mais propenso a whipsaws. O indicador de regressão linear só é adequado para negociar fortes tendências. Os sinais são feitos de forma semelhante às médias móveis. Use a direção do Indicador de Regressão Linear para entrar e sair das negociações com um indicador de longo prazo como filtro. Vá por muito tempo se o Indicador de Regressão Linear virar ou sair de um curto comércio. Vá curto (ou saia um longo comércio) se o Indicador de Regressão Linear for desativado. Uma variação no acima é entrar em negociações quando o preço cruza o Indicador de Regressão Linear, mas ainda sairá quando o Indicador de Regressão Linear se virar. Passe o mouse sobre os títulos do gráfico para exibir os sinais comerciais. Vá longo L quando o preço cruza acima do Indicador de Regressão Linear de 100 dias enquanto os 300 dias estão aumentando Sair X quando o Indicador de Regressão Linear de 100 dias se virar Vá longo novamente em L quando o preço cruza acima da saída do Indicador de Regressão Linear de 100 dias X quando o Indicador de Regressão Linear de 100 dias se desativa Vá longo L quando o preço cruza acima de 100 dias de Regressão Linear Sair X quando o indicador de 100 dias se desativa Vá longo L quando o Indicador de Regressão Linear de 300 dias aparecer após o preço cruzado acima O indicador de 100 dias sai X quando o indicador de regressão linear de 300 dias é desativado. A divergência de Downish no indicador avisa de uma grande inversão de tendência.
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