Сглаживания рядов динамики скользящей средней
Техники в задней части комнаты не откликнулись. - Это что еще за чертовщина? - возмутился Джабба.
Быстрый переход:
Как видно из рис. Это происходит потому, что семилетним скользящим средним соответствует более долгий период. Однако, чем больше длина периода, тем меньшее количество скользящих средних можно вычислить и отобразить на графике.
"Эксперт". Экспоненциальное сглаживание и сезонная декомпозиция. Модуль 5
Выпадающие из анализа значения приводят к искажению ряда динамики. Чтобы избежать утомительных вычислений на практике применяется программное обеспечение Пакет анализа программы Microsoft Excel.
Для выявления долговременных тенденций применяется метод экспоненциального сглаживания. Этот метод позволяет делать сглаживания рядов динамики скользящей средней прогнозы в рамках одного интервалакогда наличие долговременных тенденций остается под вопросом.
Вопрос 4. Сглаживание рядов динамики. Скользящие средние. Экспоненциальное сглаживание.
Метод получил название от последовательности экспоненциально взвешенных скользящих средних. Каждое значение этой последовательности зависит от всех предыдущих наблюдаемых значений.
Уравнение, позволяющее сгладить ряд динамики в пределах произвольного периода времени i содержит три элемента: Текущее наблюдаемое значение Уiпринадлежащее ряду динамики; Предыдущее экспоненциально сглаженное значение Еi-1 Присвоенный вес W. Выбор сглаживающего коэффициента достаточно субъективен. Если исследователь хочет просто исключить из ряда динамики нежелательные циклические или случайные колебания, следует выбирать небольшие величины W близкие к нулю.
В этом случае четко проявляются долговременные тенденции.
Если ряд динамики используется для прогнозирования, необходимо выбрать большой вес W близкий к 1. Тогда повышается точность краткосрочного прогнозирования. Практическое использование: На рис.
