Estatus De Suavizado Medio Móvil

Predicción por técnicas de suavizado Este sitio es una parte de los objetos de aprendizaje de JavaScript E-Labs para la toma de decisiones. Otros JavaScript de esta serie se clasifican en diferentes áreas de aplicaciones en la sección MENÚ de esta página. Una serie de tiempo es una secuencia de observaciones que se ordenan en el tiempo. Inherente en la recolección de datos tomados en el tiempo es una forma de variación al azar. Existen métodos para reducir la cancelación del efecto debido a la variación aleatoria. Las técnicas ampliamente utilizadas son el alisado. Estas técnicas, cuando se aplican correctamente, revelan con mayor claridad las tendencias subyacentes. Introduzca la serie de tiempo en orden de fila en secuencia, comenzando desde la esquina superior izquierda y los parámetros, luego haga clic en el botón Calcular para obtener una previsión de un período de tiempo. Las cajas en blanco no se incluyen en los cálculos, pero los ceros son. Al introducir los datos para pasar de celda a celda en la matriz de datos, utilice la tecla Tab no la flecha o las teclas de entrada. Características de las series temporales, que podrían revelarse al examinar su gráfico. Con los valores pronosticados, y el comportamiento de los residuos, modelado de previsión de condiciones. Promedios móviles: Las medias móviles se encuentran entre las técnicas más populares para el preprocesamiento de series de tiempo. Se utilizan para filtrar el ruido blanco aleatorio de los datos, para hacer la serie temporal más suave o incluso para enfatizar ciertos componentes informativos contenidos en la serie de tiempo. Suavizado exponencial: Este es un esquema muy popular para producir una serie temporal suavizada. Mientras que en Promedios móviles las observaciones anteriores se ponderan igualmente, el suavizado exponencial asigna pesos exponencialmente decrecientes a medida que la observación se hace mayor. En otras palabras, las observaciones recientes reciben un peso relativamente mayor en la predicción que las observaciones más antiguas. Double Exponential Smoothing es mejor para manejar las tendencias. Triple Exponential Smoothing es mejor en el manejo de las tendencias de la parábola. Un promedio móvil ponderado exponencialmente con una constante de suavizado a. Corresponde aproximadamente a una media móvil simple de longitud (es decir, periodo) n, donde a y n están relacionados por: a 2 / (n1) OR n (2 - a) / a. Así, por ejemplo, una media móvil exponencialmente ponderada con una constante de suavizado igual a 0,1 correspondería aproximadamente a un promedio móvil de 19 días. Y una media móvil simple de 40 días correspondería aproximadamente a una media móvil ponderada exponencialmente con una constante de suavizado igual a 0,04878. Holt Lineal Exponencial Suavizado: Suponga que la serie temporal no es estacional pero sí muestra la tendencia. El método Holts estima tanto el nivel actual como la tendencia actual. Observe que la media móvil simple es un caso especial del suavizado exponencial estableciendo el periodo de la media móvil en la parte entera de (2-Alpha) / Alpha. Para la mayoría de los datos empresariales, un parámetro Alpha menor de 0,40 suele ser efectivo. Sin embargo, se puede realizar una búsqueda de cuadrícula del espacio de parámetros, con 0,1 a 0,9, con incrementos de 0,1. Entonces el mejor alfa tiene el menor error absoluto medio (error MA). Cómo comparar varios métodos de suavizado: Aunque existen indicadores numéricos para evaluar la precisión de la técnica de pronóstico, el enfoque más amplio consiste en utilizar la comparación visual de varios pronósticos para evaluar su exactitud y elegir entre los diversos métodos de pronóstico. En este enfoque, se debe trazar (utilizando, por ejemplo, Excel) en el mismo gráfico los valores originales de una variable de serie temporal y los valores predichos de varios métodos de pronóstico diferentes, facilitando así una comparación visual. Es posible que desee utilizar las previsiones pasadas mediante técnicas de suavizado JavaScript para obtener los valores de pronóstico anteriores basados ​​en técnicas de suavizado que utilizan sólo un parámetro. Holt y Winters usan dos y tres parámetros, respectivamente, por lo que no es una tarea fácil seleccionar los valores óptimos, o incluso casi óptimos, por ensayo y errores para los parámetros. El único suavizado exponencial enfatiza la perspectiva de corto alcance que fija el nivel a la última observación y se basa en la condición de que no hay tendencia. La regresión lineal, que se ajusta a una línea de mínimos cuadrados a los datos históricos (o datos históricos transformados), representa el largo alcance, que está condicionado por la tendencia básica. El alineamiento exponencial lineal de Holts captura la información sobre la tendencia reciente. Los parámetros en el modelo de Holts son los niveles-parámetro que deben ser disminuidos cuando la cantidad de variación de los datos es grande, y tendencias-parámetro debe ser aumentado si la dirección de la tendencia reciente es apoyada por la causal algunos factores. Pronóstico a Corto Plazo: Observe que cada JavaScript en esta página proporciona un pronóstico de un paso adelante. Obtener un pronóstico de dos pasos adelante. Simplemente agregue el valor pronosticado al final de los datos de la serie temporal y luego haga clic en el mismo botón Calcular. Puede repetir este proceso varias veces para obtener los pronósticos a corto plazo necesarios. Suavizado: Lowess Trabajaremos con datos de la Encuesta de Hogares de la WFS de Colombia, realizada en 1975-76. Tabulé la distribución por edades de todos los miembros de la familia y la guardé en un archivo ascci, el cual ahora leemos y trazamos: Como puede ver, la distribución parece algo menos lisa que los datos de Filipinas que estudiamos anteriormente. ¿Puede calcular el índice de Myers para esta distribución? Medios y líneas de ejecución La forma más sencilla de suavizar un diagrama de dispersión es utilizar una media móvil. También conocido como una media de carrera. El enfoque más común es usar una ventana de 2k 1 observaciones, k a la izquierda y k a la derecha de cada observación. El valor de k es un trade off entre suavidad de bondad de ajuste. Se debe tener especial cuidado en los extremos de la gama. Stata puede calcular los medios de ejecución vía lowess con las opciones mean y noweight. Un problema común con los medios de ejecución es sesgo. Una solución es utilizar pesos que dan más importancia a los vecinos más cercanos y menos a los que están más lejos. Una función de peso popular es Tukeys tri-cube, definida como w (d) (1-d 3) 3 para d lt 1 y 0 en otro caso, donde d es la distancia al punto objetivo expresada como una fracción del ancho de banda. Stata puede hacer este cálculo a través de lowess con la opción mean si omite noweight. Una solución aún mejor es utilizar líneas en ejecución. Definimos de nuevo un vecindario para cada punto, típicamente los k vecinos más próximos de cada lado, encajamos una línea de regresión a los puntos del vecindario y luego lo usamos para predecir un valor más suave para la observación del índice. Esto suena como un montón de trabajo, pero los cálculos se pueden hacer de manera eficiente utilizando fórmulas de actualización de regresión. Stata puede calcular una línea en ejecución a través de lowess si omite medio pero incluya noweight. Mejor aún es usar líneas de ejecución ponderadas. Dando más peso a las observaciones más cercanas, que es lo que hace el lowess más suave. Una variante sigue esta estimación con unas pocas iteraciones para obtener una línea más robusta. Esta es claramente la mejor técnica en la familia. Statas lowess usa una línea de ejecución ponderada si omite medio y noweight R implementa el lowess más suave a través de las funciones lowess () y loess (), que utiliza una interfaz de fórmula con uno o más predictores y valores predeterminados algo diferentes. El grado de parámetro controla el grado del polinomio local, el valor por defecto es 2 para cuadrático, las alternativas son 1 para lineales y 0 para corrientes. Ambas implementaciones pueden utilizar un estimador robusto, con el número de iteraciones controladas por un parámetro iter o iteraciones. Escriba loess y lowess en la consola R para obtener más información. En ggplot () puede superponer un lowess más suave llamando a geomsmooth () La siguiente figura muestra los datos colombianos y un lowess más suave con un span o ancho de banda igual a 25 de los datos. Es posible que desee probar distintos anchos de banda para ver cómo varían los resultados. Preferencia de dígitos revisada Suavizar la distribución por edades proporciona una mejor manera de evaluar la preferencia de dígitos que la mezcla de Myers. Calculemos el último dígito de la edad y lo tabulamos sobre todo el rango de los datos usando las frecuencias observadas y un lowess más suave. Las frecuencias crudas muestran evidencia de preferencia por las edades que terminan en 0 y 5, que es muy común, y probablemente 2 también. Ahora usamos el suave como peso. Las frecuencias suavizadas muestran que esperamos menos personas en dígitos más altos, incluso en una distribución suave, con más terminando en 0 que 9. Ahora estamos listos para calcular un índice de preferencia de dígito, definido como la mitad de la Suma de las diferencias absolutas entre las frecuencias observadas y suaves: Vemos que tendríamos que reorganizar 5.5 de las observaciones para eliminar la preferencia de dígito. Puede que desee comparar este resultado con el índice de Myers. Copia 2016 Germaacuten Rodriacuteguez, Princeton UniversitySmoothing datos elimina la variación aleatoria y muestra las tendencias y los componentes cíclicos Inherente a la recopilación de datos tomados en el tiempo es una forma de variación al azar. Existen métodos para reducir la cancelación del efecto debido a la variación aleatoria. Una técnica frecuentemente utilizada en la industria es suavizar. Esta técnica, cuando se aplica correctamente, revela más claramente la tendencia subyacente, los componentes estacionales y cíclicos. Existen dos grupos distintos de métodos de suavizado Métodos de promedio Métodos exponenciales de suavizado Tomar promedios es la forma más sencilla de suavizar los datos Primero investigaremos algunos métodos de promediación, como el promedio simple de todos los datos anteriores. Un gerente de un almacén quiere saber cuánto un proveedor típico ofrece en unidades de 1000 dólares. Se toma una muestra de 12 proveedores, al azar, obteniendo los siguientes resultados: La media o media calculada de los datos 10. El gestor decide usar esto como la estimación para el gasto de un proveedor típico. ¿Es esto una buena o mala estimación? El error cuadrático medio es una forma de juzgar qué tan bueno es un modelo Vamos a calcular el error cuadrático medio. La cantidad verdadera del error gastada menos la cantidad estimada. El error al cuadrado es el error anterior, al cuadrado. El SSE es la suma de los errores al cuadrado. El MSE es la media de los errores al cuadrado. Resultados de MSE por ejemplo Los resultados son: Errores y errores cuadrados La estimación 10 La pregunta surge: ¿podemos usar la media para pronosticar ingresos si sospechamos una tendencia? Un vistazo a la gráfica abajo muestra claramente que no debemos hacer esto. El promedio pesa todas las observaciones pasadas igualmente En resumen, declaramos que El promedio simple o la media de todas las observaciones pasadas es sólo una estimación útil para pronosticar cuando no hay tendencias. Si hay tendencias, utilice estimaciones diferentes que tengan en cuenta la tendencia. El promedio pesa todas las observaciones pasadas igualmente. Por ejemplo, el promedio de los valores 3, 4, 5 es 4. Sabemos, por supuesto, que un promedio se calcula sumando todos los valores y dividiendo la suma por el número de valores. Otra forma de calcular el promedio es añadiendo cada valor dividido por el número de valores, o 3/3 4/3 5/3 1 1.3333 1.6667 4. El multiplicador 1/3 se llama el peso. En general: barra frac fracción izquierda (frac derecha) x1 izquierda (frac derecha) x2,. ,, Izquierda (frac derecha) xn. El (izquierda (frac derecha)) son los pesos y, por supuesto, suman 1.