การย้าย ค่าเฉลี่ย ความต้องการ พยากรณ์ เทคนิค

moving average. Mean ของการสังเกตข้อมูลแบบอนุกรมเวลาเว้นระยะเท่ากันในเวลาจากระยะเวลาหลายติดต่อกันเรียกว่าการเคลื่อนไหวเนื่องจากมีการคำนวณใหม่อย่างต่อเนื่องจากข้อมูลใหม่จะพร้อมใช้งานโดยดำเนินการโดยการลดค่าที่เก่าสุดและเพิ่มค่าล่าสุดตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของหก ยอดขายรายเดือนอาจคำนวณได้โดยคำนวณยอดขายตั้งแต่เดือนมกราคมถึงเดือนมิถุนายนโดยเฉลี่ยแล้วยอดขายตั้งแต่เดือนกุมภาพันธ์ถึงเดือนกรกฎาคมถึงเดือนมีนาคมถึงเดือนสิงหาคมเป็นต้นไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 1 จะลดผลกระทบของรูปแบบชั่วคราวของข้อมูล 2 ปรับปรุง พอดีกับข้อมูลที่สายกระบวนการที่เรียกว่าเรียบเพื่อแสดงแนวโน้มของข้อมูลได้ชัดเจนขึ้นและ 3 เน้นค่าใด ๆ เหนือหรือต่ำกว่าแนวโน้มหากคุณกำลังคำนวณสิ่งที่มีความแปรปรวนสูงมากที่ดีที่สุดที่คุณอาจจะสามารถทำคือรูป ออกค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ฉันต้องการทราบว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นข้อมูลดังนั้นฉันจะมีความเข้าใจที่ดีขึ้นว่าเรากำลังทำอะไรอยู่ขณะที่คุณพยายามคิดตัวเลขที่เปลี่ยนแปลงบ่อยครั้ง st คุณสามารถทำได้คือการคำนวณ average. moving ค่าเฉลี่ยเฉลี่ยเคลื่อนไหว MAP. Demand เทคนิคการพยากรณ์การย้ายเฉลี่ยเรามีมากกว่า 79 หลักสูตรวิทยาลัยที่เตรียมความพร้อมให้คุณได้รับเครดิตโดยการสอบที่ได้รับการยอมรับจากกว่า 2,000 วิทยาลัยและมหาวิทยาลัยคุณสามารถทดสอบออกจากครั้งแรก สองปีของวิทยาลัยและบันทึกหลายพันปิดการศึกษาระดับปริญญาของคุณทุกคนสามารถได้รับเครดิตโดยการสอบโดยไม่คำนึงถึงอายุหรือการศึกษา level. Transferring เครดิตกับโรงเรียนที่คุณเลือกไม่แน่ใจว่าวิทยาลัยที่คุณต้องการเข้าร่วมยังมีหลายพันบทความเกี่ยวกับทุกเท่า ปริญญาพื้นที่การศึกษาและเส้นทางอาชีพที่สามารถช่วยให้คุณหาโรงเรียนที่เหมาะสำหรับคุณโรงเรียนการวิจัยองศา Career หาข้อมูลที่เป็นกลางที่คุณต้องการค้นหาบทความ school. Browse ขวาตาม Category. Forecasting โดย Smoothing Techniques. This site เป็นส่วนหนึ่งของ JavaScript E-labs สำหรับการเรียนรู้เกี่ยวกับอ็อบเจ็กต์สำหรับการตัดสินใจ JavaScript อื่น ๆ ในชุดนี้มีการจัดหมวดหมู่ภายใต้ส่วนต่างๆของแอ็พพลิเคชันในส่วน MENU ในหน้านี้ ies คือลำดับของการสังเกตที่สั่งในเวลาที่สืบทอดมาจากการรวบรวมข้อมูลที่เกิดขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปคือรูปแบบของการเปลี่ยนแปลงแบบสุ่มมีวิธีการลดการยกเลิกผลเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงแบบสุ่มเทคนิคที่ใช้กันอย่างแพร่หลายคือการเรียบเทคนิคเหล่านี้เมื่อใช้อย่างถูกต้อง เผยให้เห็นถึงแนวโน้มที่ชัดเจนมากขึ้นป้อนชุดข้อมูลลำดับแถวตามลำดับจากมุมซ้ายบนและพารามิเตอร์ s จากนั้นคลิกที่ปุ่ม Calculate เพื่อรับการคาดการณ์ล่วงหน้าหนึ่งรอบข้างกล่อง Bowl ไม่รวม ในการคำนวณ แต่ศูนย์มีอยู่ในการป้อนข้อมูลของคุณเพื่อย้ายจากเซลล์ไปยังข้อมูลในเมทริกซ์ใช้แท็บคีย์ลูกศรหรือไม่ใส่ keys. Features ของชุดเวลาซึ่งอาจจะมีการเปิดเผยโดยการตรวจสอบกราฟที่มีค่าคาดการณ์, และพฤติกรรมที่เหลือรูปแบบการคาดการณ์สภาพการคำนวณค่าเฉลี่ยการย้ายอันดับเฉลี่ยระหว่างเทคนิคที่นิยมมากที่สุดสำหรับการประมวลผลล่วงหน้าของชุดเวลาพวกเขาจะใช้ในการกรองแบบสุ่มสีขาวไม่มี ise จากข้อมูลเพื่อให้ชุดข้อมูลที่ราบรื่นขึ้นหรือแม้กระทั่งการเน้นองค์ประกอบข้อมูลบางอย่างที่มีอยู่ในชุดข้อมูลเวลา Exponential Smoothing นี่เป็นรูปแบบที่ได้รับความนิยมมากในการผลิตชุดเวลาที่ราบรื่นในขณะที่ Moving Averages การสังเกตการณ์ในอดีตมีการถ่วงน้ำหนักอย่างเท่าเทียมกัน Smoothing กำหนดค่าน้ำหนักที่ลดลงอย่างมากเมื่อการสังเกตมีอายุมากขึ้นในคำอื่น ๆ สังเกตล่าสุดมีน้ำหนักมากขึ้นในการคาดการณ์มากกว่าการสังเกตที่เก่ากว่า Double Exponential Smoothing ดีกว่าในการจัดการกับแนวโน้ม Triple Exponential Smoothing ดีกว่าในการจัดการกับแนวโน้มพาราโบลา มีค่าคงที่ที่ราบเรียบสอดคล้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยของความยาวเช่นช่วง n โดยที่ a และ n มีความสัมพันธ์กันโดย 2 n 1 หรือ n 2 เป็น a ยกตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักที่อธิบายด้วยการยกกำลังด้วยการทำให้เรียบ ค่าคงที่เท่ากับ 0 1 จะเท่ากับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 19 วันและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 40 วัน จะสอดคล้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักแบบยกกำลังด้วยค่าคงที่ที่ราบเรียบเท่ากับ 0 04878.Holt s Linear Exponential Smoothing สมมติว่าช่วงเวลาไม่ใช่แบบตามฤดูกาล แต่ไม่แสดงแนวโน้มวิธีการของ Holt s ประมาณการทั้งระดับปัจจุบันและแนวโน้มปัจจุบัน ว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเป็นกรณีพิเศษของการทำให้เรียบโดยการกำหนดช่วงเวลาของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปเป็นส่วนจำนวนเต็มของอัลฟ่าอัลฟา 2 อัลฟ่าสำหรับข้อมูลธุรกิจส่วนใหญ่พารามิเตอร์อัลฟ่าที่มีขนาดเล็กกว่า 0 40 มักจะมีผลอย่างไรก็ตามหนึ่งอาจดำเนินการ ค้นหาตารางของพื้นที่พารามิเตอร์ด้วย 0 1 ถึง 0 9 ด้วยการเพิ่มขึ้นของ 0 1 จากนั้นอัลฟาที่ดีที่สุดมีข้อผิดพลาดน้อยที่สุด Mean Absolute Error MA วิธีการเปรียบเทียบวิธีการเรียบหลายแม้ว่าจะมีตัวบ่งชี้ตัวเลขสำหรับการประเมินความถูกต้องของการคาดการณ์ เทคนิควิธีที่กว้างที่สุดคือการใช้การเปรียบเทียบภาพของการคาดการณ์ต่างๆเพื่อประเมินความถูกต้องและเลือกวิธีการคาดการณ์ต่างๆในระเบียบนี้ ch หนึ่งต้องพล็อตใช้เช่น Excel บนกราฟเดียวกันค่าเดิมของตัวแปรชุดเวลาและค่าที่คาดการณ์จากหลายวิธีการคาดการณ์ที่แตกต่างกันจึงอำนวยความสะดวกในการเปรียบเทียบภาพคุณอาจต้องการใช้การคาดการณ์ที่ผ่านมาโดย Smoothing เทคนิค JavaScript เพื่อให้ได้ ค่าคาดการณ์ที่ผ่านมาขึ้นอยู่กับเทคนิคการปรับให้เรียบโดยใช้พารามิเตอร์เดียว Holt และ Winters ใช้พารามิเตอร์สองและสามตามลำดับดังนั้นจึงไม่ใช่เรื่องง่ายที่จะเลือกค่าที่เหมาะสมที่สุดหรือใกล้เคียงกับค่าที่เหมาะสมที่สุดโดยการทดลองและข้อผิดพลาดสำหรับ พารามิเตอร์การปรับเรียบแบบเอกซ์โพเน็นเชียลเดี่ยวเน้นมุมมองในระยะสั้นที่กำหนดระดับการสังเกตสุดท้ายและขึ้นอยู่กับเงื่อนไขที่ไม่มีแนวโน้มการถดถอยเชิงเส้นซึ่งเหมาะกับเส้นสี่เหลี่ยมน้อยที่สุดต่อข้อมูลทางประวัติศาสตร์หรือเปลี่ยนข้อมูลในอดีต, หมายถึงช่วงยาวซึ่งเป็นเงื่อนไขที่มีพื้นฐานอยู่บนพื้นฐานของความเป็นเส้นตรงการจับความละเอียดของเส้นตรงของโฮลท์จับข้อมูลเกี่ยวกับแนวโน้มล่าสุด Param ers ในรูปแบบของ Holt คือพารามิเตอร์ระดับซึ่งควรจะลดลงเมื่อจำนวนของการแปรปรวนข้อมูลมีขนาดใหญ่และแนวโน้มควรเพิ่มขึ้นหากแนวโน้มล่าสุดได้รับการสนับสนุนจากสาเหตุบางประการการคาดการณ์ในระยะสั้น ในหน้านี้จะมีการคาดการณ์ล่วงหน้าอย่างน้อยหนึ่งก้าวเพื่อให้ได้การคาดการณ์ในสองขั้นตอนเพียงเพิ่มค่าที่คาดการณ์ไว้ในตอนท้ายของข้อมูลชุดข้อมูลเวลาและจากนั้นคลิกปุ่มคำนวณเดียวกันคุณอาจทำซ้ำขั้นตอนนี้ได้สองถึงสามครั้ง เพื่อให้ได้รับการคาดการณ์ในระยะสั้นที่จำเป็น